不同身体部位组合的大型猫科动物个体自动检测识别,Integrative Zoology

人脸识别技术的发展已成为野生动物个体识别中越来越强大的工具。在本文中，我们开发了一种基于深度卷积神经网络 (CNN) 的大型猫科动物身体特征组合的自动检测和识别方法。我们通过手机和数码相机在东北虎公园收集了 47 只东北虎 ( Panthera tigris altaica ) 个体的 12 244 幅图像和 12 只野生东北虎 ( Panthera pardus orientalis ) 个体的 1940 幅图像和视频。) 通过红外摄像机。首先，使用单次拍摄的多框检测器算法对每幅图像进行特征区域的自动检测过程。对于图像的不同特征区域，如面部条纹或斑点，应用 CNN 和多层感知器模型独立地自动识别虎豹个体。我们的结果表明，东北虎正面识别准确率最高可达93.27%，右侧身体条纹可达93.33%，左侧身体条纹可达93.46%。此外，右脸、左身体条纹和右身体条纹的组合准确率最高，高达95.55%。因此，不同身体部位的组合可以提高个体识别的准确性。但是，并不是身体部位的数量越多，准确率就越高。具有 3 个身体部位的组合模型具有最高的准确性。东北豹面部正面识别准确率可达86.90%，左侧身体斑点识别准确率为89.13%，右侧身体斑点识别准确率为88.33%。不同身体部位组合的准确率低于独立部分。对于野生东北豹来说，面部与体斑部分的结合对识别准确率的提高没有帮助。最有效的识别部位还是独立的左右体斑部位。可应用于大型猫科动物的长期监测，包括对动物行为的大数据分析，有助于其他野生动物物种的个体识别。左侧身体斑点为 13%，右侧身体斑点为 88.33%。不同身体部位组合的准确率低于独立部分。对于野生东北豹来说，面部与体斑部分的结合对识别准确率的提高没有帮助。最有效的识别部位还是独立的左右体斑部位。可应用于大型猫科动物的长期监测，包括对动物行为的大数据分析，有助于其他野生动物物种的个体识别。左侧身体斑点为 13%，右侧身体斑点为 88.33%。不同身体部位组合的准确率低于独立部分。对于野生东北豹来说，面部与体斑部分的结合对识别准确率的提高没有帮助。最有效的识别部位还是独立的左右体斑部位。可应用于大型猫科动物的长期监测，包括对动物行为的大数据分析，有助于其他野生动物物种的个体识别。最有效的识别部位还是独立的左右体斑部位。可应用于大型猫科动物的长期监测，包括对动物行为的大数据分析，有助于其他野生动物物种的个体识别。最有效的识别部位还是独立的左右体斑部位。可应用于大型猫科动物的长期监测，包括对动物行为的大数据分析，有助于其他野生动物物种的个体识别。

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