論文の概要: Accurate automated photo-identification of Near Eastern and European fire salamanders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.01601v1
• Date: Sun, 01 Nov 2026 05:33:43 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-03 19:56:42.964498
• Title: Accurate automated photo-identification of Near Eastern and European fire salamanders
• Title（参考訳）: 近東・ヨーロッパ産サンショウウオの正確な自動写真識別
• Abstract要約: 光識別は両生類の非侵襲的捕獲・捕獲モニタリングの基盤となる。 種別訓練を伴わないゼロショット局所特徴マッチングに基づくパイプラインを開発した。 欧州の消火サンショウウオの2つのデータセットで955.1%、911.7%の精度に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10486135378491268
• License:
• Abstract: Photo-identification underpins non-invasive capture-recapture monitoring of amphibians, but manual identification becomes slow and error-prone as reference libraries grow. Focusing on the Near Eastern fire salamander (Salamandra infraimmaculata), we developed a pipeline based on zero-shot local-feature matching (SuperPoint and LightGlue) without species-specific training and evaluated it on $2{,}440$ field photographs from Haifa and Tel Dan in northern Israel. We isolated the yellow spot pattern, scored image similarity by the number of high-confidence keypoint matches, which reduced a confound whereby many-spotted individuals accumulate spurious matches, and assigned identities across the database by two-tier clustering. Pipeline-assisted expert review corrected misidentifications, reducing the number of identities by almost a quarter. On held-out individuals, the pipeline ranked the correct individual first for $95.2\%$ of queries and recovered identities with an ARI of $0.958$. Without modification, it reached $95.1\%$ and $91.7\%$ top-1 accuracy on two datasets of the European fire salamander (Salamandra salamandra) and recognised $93.7\%$ of recaptures in one of them, compared with $38$-$77\%$ for five established programs and $93.9\%$ for visual inspection. Zero-shot local-feature matching thus offers amphibian monitoring a re-identification tool that needs no training data, transfers between related species, scales to databases of over a thousand individuals, and can audit existing databases before capture-recapture analysis.
• Abstract（参考訳）: 光識別は両生類を非侵襲的に捕獲・捕獲するモニタリングの基盤となるが、参照ライブラリが成長するにつれて手動の識別が遅くなりエラーを起こしやすい。 Salamandra infraimmaculata (Salamandra infraimmaculata) に焦点をあてて, イスラエル北部のハイファとテルダンの2,440ドルのフィールド写真から, 種別の訓練を受けずに, ゼロショットの局所的特徴マッチング(SuperPointとLightGlue)に基づくパイプラインを構築した。 我々は,黄色い斑点パターンを分離し,高信頼なキーポイントマッチの数によって画像類似性を評価した。これにより,多数の斑点を持つ個人がスプリアスマッチを蓄積し,データベース全体のIDを2階層クラスタリングで割り振ることができた。 パイプライン支援の専門家によるレビューでは、誤識別が修正され、アイデンティティの数が約4分の1削減された。 保持された個人について、パイプラインはまず正しい個人を95.2 %$でランク付けし、ARIが0.958$でIDを回収した。 修正なしでは、ヨーロッパのサラマンダ(Salamandra salamandra)の2つのデータセットで9,5.1\%と9,11.7\%の精度に達し、そのうちの1つで9,3.7\%の回収が認められた。 ゼロショットの局所的なマッチングは、トレーニングデータを必要としない両生類監視ツールを提供し、関連する種間の移動、1000人以上のデータベースへのスケール、キャプチャー・キャプチャー分析の前に既存のデータベースの監査を可能にする。

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