Re-identification of patterned animals by multi-image feature aggregation and geometric similarity
Julkaisuvuosi
2025
Tekijät
Nepovinnykh Ekaterina; Immonen Veikka; Eerola Tuomas; Stewart Charles V.; Kälviäinen Heikki
Tiivistelmä
Image-based re-identification of animal individuals allows gathering of information such as population size and migration patterns of the animals over time. This, together with large image volumes collected using camera traps and crowdsourcing, opens novel possibilities to study animal populations. For many species, the re-identification can be done by analysing the permanent fur, feather, or skin patterns that are unique to each individual. In this paper, the authors study pattern feature aggregation based re-identification and consider two ways of improving accuracy: (1) aggregating pattern image features over multiple images and (2) combining the pattern appearance similarity obtained by feature aggregation and geometric pattern similarity. Aggregation over multiple database images of the same individual allows to obtain more comprehensive and robust descriptors while reducing the computation time. On the other hand, combining the two similarity measures allows to efficiently utilise both the local and global pattern features, providing a general re-identification approach that can be applied to a wide variety of different pattern types. In the experimental part of the work, the authors demonstrate that the proposed method achieves promising re-identification accuracies for Saimaa ringed seals and whale sharks without species-specific training or fine-tuning.
Näytä enemmänOrganisaatiot ja tekijät
Julkaisutyyppi
Julkaisumuoto
Artikkeli
Emojulkaisun tyyppi
Lehti
Artikkelin tyyppi
Alkuperäisartikkeli
Yleisö
TieteellinenVertaisarvioitu
VertaisarvioituOKM:n julkaisutyyppiluokitus
A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessäJulkaisukanavan tiedot
Lehti
ISSN
Julkaisufoorumi
Julkaisufoorumitaso
1
Avoin saatavuus
Avoin saatavuus kustantajan palvelussa
Kyllä
Julkaisukanavan avoin saatavuus
Kokonaan avoin julkaisukanava
Rinnakkaistallennettu
Ei
Muut tiedot
Tieteenalat
Tietojenkäsittely ja informaatiotieteet
Avainsanat
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Kustantajan kansainvälisyys
Kansainvälinen
Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Ei
DOI
10.1049/cvi2.12337
Julkaisu kuuluu opetus- ja kulttuuriministeriön tiedonkeruuseen
Kyllä