要約
野生動物のカメラトラップやクラウドソーシングによる画像素材は、絶滅の危機に瀕した動物種を監視するための新しい可能性を提供します。しかし、これらの手法で撮影された膨大な量の画像は、研究者が手作業で解析するには負担が大きいため、自動解析システムの導入が求められています。最も注目されているのは、個体の再同定である。サイマーワモンアザラシ(Pusa hispida saimensis)は、フィンランドのサイマー湖にのみ生息する絶滅危惧亜種で、現存する数少ない淡水アザラシ種の一つである。ワモンアザラシは、個体ごとに固有の永久的な毛皮のパターンを持っており、これを個体識別に利用することができる。アザラシは変形しやすいため、姿勢に大きなばらつきがあり、さらに外観が様々で、リングパターンとその他の毛皮のコントラストが低いため、サイマーワモンアザラシの再識別作業は非常に難しく、最新の再識別方法を評価するための良いベンチマークとなります。そこで我々は、サイマーアザラシの画像(SealID)データセット(N=57)を研究目的で公開しています。本論文では、データセットの説明、再識別手法の評価プロトコルの提案、および2つのベースライン手法HotSpotterとNORPPAの結果を提供します。SealIDデータセットは一般に公開されている。
要約(オリジナル)
Wildlife camera traps and crowd-sourced image material provide novel possibilities to monitor endangered animal species. However, massive image volumes that these methods produce are overwhelming for researchers to go through manually which calls for automatic systems to perform the analysis. The analysis task that has gained the most attention is the re-identification of individuals, as it allows, for example, to study animal migration or to estimate the population size. The Saimaa ringed seal (Pusa hispida saimensis) is an endangered subspecies only found in the Lake Saimaa, Finland, and is one of the few existing freshwater seal species. Ringed seals have permanent pelage patterns that are unique to each individual which can be used for the identification of individuals. Large variation in poses further exacerbated by the deformable nature of seals together with varying appearance and low contrast between the ring pattern and the rest of the pelage makes the Saimaa ringed seal re-identification task very challenging, providing a good benchmark to evaluate state-of-the-art re-identification methods. Therefore, we make our Saimaa ringed seal image (SealID) dataset (N=57) publicly available for research purposes. In this paper, the dataset is described, the evaluation protocol for re-identification methods is proposed, and the results for two baseline methods HotSpotter and NORPPA are provided. The SealID dataset has been made publicly available.
arxiv情報
著者 | Ekaterina Nepovinnykh,Tuomas Eerola,Vincent Biard,Piia Mutka,Marja Niemi,Heikki Kälviäinen,Mervi Kunnasranta |
発行日 | 2022-06-07 11:08:49+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |