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Automatic Bird Species Detection From Crowd Sourced Videos

机译：从人群源视频中自动检测鸟类种类

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To assist nature observation, we develop two algorithms to enable automatic bird species filtering using crowd sourced videos as inputs where camera motion and parameters are often unknown. The first algorithm recognizes the time series of salient extremities, which is the inter-wing tip distance (IWTD), from motion segmented bird contours. To analyze the feasibility of the proposed algorithm, we derive the probability that the salient extremity can be recognized from a video captured by an arbitrary camera with unknown parameters. We also prove that the periodicity of the IWTD in the image is the same as the wingbeat frequency in the 3D space regardless of camera parameters with the exception of ignorable degenerated cases. Therefore, the second algorithm applies Fast Fourier Transform to the series and classifies bird species using likelihood ratios. The algorithm outputs a ranked list of likelihood of candidate species. Experiment results validate our analysis and show that the algorithm is very robust to segmentation error and data loss up to 30%.
机译：为了辅助自然观察，我们开发了两种算法，可以使用人群来源的视频作为输入来自动过滤鸟类，而摄像机的运动和参数通常是未知的。第一种算法从运动分割的鸟类轮廓中识别出显着末端的时间序列，即机翼尖端距离（IWTD）。为了分析该算法的可行性，我们推导了可以从具有未知参数的任意摄像机捕获的视频中识别出显着末端的可能性。我们还证明了IWTD在图像中的周期性与3D空间中的拍打频率相同，而与相机参数无关，可忽略的退化情况除外。因此，第二种算法将快速傅立叶变换应用于序列，并使用似然比对鸟类进行分类。该算法输出候选物种可能性的排序列表。实验结果验证了我们的分析结果，并表明该算法对于分割错误和高达30％的数据丢失非常鲁棒。

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