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Identifying humpback whale flukes by sequence matching of trailing edge curvature.

机译：通过后缘曲率的序列匹配来识别座头鲸吸虫。

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摘要

Photographic identification of humpback whale (Megaptera novaeangliae) flukes (i.e. their tail) is an important task in marine ecology, and is used in tracking migration patterns and estimating populations. In this thesis, we lay out a method that automates the photo-identification of humpback flukes using the "trailing edge" of the fluke. The method uses convolutional networks to identify keypoints on the fluke and possible trailing edge locations. It then uses this information to extract a detailed trailing edge and its curvature, which is then matched to other trailing edges in the database via dynamic time warping. Using this method, we achieve nearly 80% top-1 ranking accuracy on a large subset of the SPLASH dataset consisting of about 400 identified individuals. We also show that in combination with HotSpotter, a general pattern based matching algorithm, we can achieve 93% accuracy.;To our knowledge, this is the first method that can achieve this level of accuracy on humpback fluke identification without extensive manual effort at inference time.
机译：座头鲸（Megaptera novaeangliae）吸虫（即它们的尾巴）的摄影识别是海洋生态学中的一项重要任务，可用于追踪迁移模式和估算种群。在本文中，我们提出了一种利用the虫的“尾缘”自动进行座头ump的光识别的方法。该方法使用卷积网络来识别福禄克上的关键点和可能的后沿位置。然后，它使用此信息提取详细的后沿及其曲率，然后通过动态时间扭曲将其与数据库中的其他后沿进行匹配。使用这种方法，我们在包含约400个已识别个体的SPLASH数据集的较大子集上，达到了近80％的top-1排名准确性。我们还表明，与基于通用模式的匹配算法HotSpotter结合使用时，我们可以达到93％的准确性。;据我们所知，这是第一种无需过多的人工推断就可以在座头鲸吸虫识别中达到这种准确性的方法时间。

著录项

  • 作者

    Jablons, Zachary.;

  • 作者单位

    Rensselaer Polytechnic Institute.;

  • 授予单位 Rensselaer Polytechnic Institute.;
  • 学科 Computer science.;Wildlife conservation.;Animal sciences.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2016
  • 页码 67 p.
  • 总页数 67
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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