陸寄居蟹討論區

 找回密碼
 註冊
搜索
查看: 98|回復: 1

個體識別

[複製鏈接]
發表於 7 天前 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
本帖最後由 outrunner 於 2022-11-25 18:13 編輯

為了方便追蹤管理數十隻紫陸個體,一年前開發了個體識別系統。透過深度學習技術來辨識紫陸個體,也可以應用在野外族群追蹤調查。
自動辨識分為三個步驟,這裡拿早期身分照尚未標準化之前的個體大螯圖來做說明:



第一個模型是對大螯關鍵點做定位,藉以從任意拍攝的大螯圖中校正出辨識區域。

校正後如下圖:



接著裁切出辨識目標區域(如下圖)。
由於所有的顆粒分布都可以用來做個體識別,
但為了節省資料標記的時間以及降低比對的複雜度,因此只選擇螯口附近的區域來做比對。



接著將裁切的圖片輸入第二個模型,找出顆粒的位置,結果如下圖:



疊上原圖來看效果:



經過上面兩個步驟,我們已經取得用來辨識個體的顆粒點位置。



當初在訓練這兩個模型的時候只用了120張圖左右,因此偵測時存在一定的定位誤差,以及顆粒點的缺失。
而每次脫皮也會有些許變化,加上拍攝角度不同所產生的透視變形等等,顆粒點的差異一定存在。
還好最後一個模型可以用大量合成的資料來讓模型學習到這些可能的差異,最終模擬了200萬隻個體的資料來做訓練。


下面三張圖的紅點代表想要辨識的個體顆粒,綠點則是資料庫中待比對的個體顆粒。
"T###"代表個體編號,"m#"代表飼養後第幾次(記錄到的)脫皮紀綠,"m0"表示野採時做的記錄。
藍色數值為紅點與綠點分布的相似程度,取資料庫(大約有60隻個體,180張記錄)中前五像的由左到右排列。







最後取三隻來看整體辨識的效果,時間跨度有兩年,螯寬差一倍以上。

最下排的大螯圖為固定大小,一格實際寬度為13mm。











發表於 6 天前 | 顯示全部樓層
好厉害,像指纹识别一样
您需要登錄後才可以回帖 登錄 | 註冊

本版積分規則

小黑屋|手機版|陸寄居蟹研究室

GMT+8, 2022-12-2 20:29 , Processed in 0.012517 second(s), 14 queries .

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2020, Tencent Cloud.

快速回復 返回頂部 返回列表