Создана система распознавания полосок зебр

На основе фотографии животного учёные научились создавать своеобразный штрихкод. Новую систему специалисты протестировали в одном из заповедников Кении, где обитают сотни саванных зебр (фото Lahiri et al.).

Учёные из США и Кении скооперировались, чтобы создать «зебросканер» — программу, которая при минимальном содействии со стороны человека позволяет определить, какая особь присутствует на фотографии.

Проект StripeSpotter поможет биологам, а также специалистам по охране природы присматривать за популяциями полосатых животных.

Общий принцип работы новой программы таков: на фотографии животного пользователь выделяет прямоугольником бок зебры. Эта часть изображения автоматически преобразуется в набор горизонтальных полос. При этом каждый пиксель картинки становится либо чёрным, либо белым.

Полученный рисунок низкого разрешения затем кодируется последовательностью одноцветных блоков (в зависимости от ширины полос): например, две белых, три чёрных, пять белых, два чёрных и так далее. Из строчек собирается общая мозаика.

Таким образом, программа создаёт своеобразный штрихкод каждой особи. Когда животное попадает в кадр, система обрабатывает выделенное оператором изображение и проверяет полученный узор по существующей базе данных.

Каждый снимок будет давать свой набор полос, но соотношение чёрного и белого всегда будет уникальным для каждого животного, пишет New Scientist.

Исходное фото, первичная обработка и полученный в результате «штрихкод зебры» (иллюстрация Lahiri et al.).

Система выбирает, какой рисунок больше всего похож на полученный, и таким образом определяет, какая особь перед оператором, либо вносит его в базу как ранее не зарегистрированный. (Подробности в этом PDF-документе.)

Разработчики планируют обкатать технологию на зебрах, а позже опробовать распознавание особей тигров и жирафов, также отличающихся ярко выраженными узорами на шерсти.

Эта система распознавания не первая в своём роде: раньше учёные автоматизировали узнавание пингвинов, черепах, слонов и дельфинов.



Открыто положительное влияние термитов на урожай пшеницы

1 апреля 2011

У приматов обнаружен необычный цикл пищеварения

1 апреля 2011

Бразильцы придумали пластик из бананов и ананасов

30 марта 2011

Биологи впервые создали в пробирке полноценную сперму

25 марта 2011

Открыта причастность человека к появлению островов Флориды

24 марта 2011
  • Сергей Передрий  13 апреля, 18:34
    Ну вот и зебр штрихкодировали... ;)
    ОтветитьНравится
  • Сергей Смирнов  13 апреля, 21:15
    Вот интересно, как заглючит их программу, если зебра будет на фоне белой скалы... или чёрной :-)
    ОтветитьНравится
  • 123 15  13 апреля, 21:20
    Интересно, этот сканер считает зебру черной в белую полоску или белой в черную полоску?
    ОтветитьНравится
  • Алексей Заикин  13 апреля, 22:49
    E него нет чувства юмора, ему все равно.
    ОтветитьНравится
  • Владимир Королёв  13 апреля, 23:00
    Помоему проще RFID прицепить на парочку скакунов, чем сканировать и заносить в базу а потом распознавать миллионы особей. Можно еще божьих коровок по точкам различать или колорадских жуков.
    ОтветитьНравится
  • Сергей Смирнов  13 апреля, 23:10
    Так в том — то и прелесть — что не надо никаких меток прикреплять — представьте, что перед вами целый табун лошадей — и вам надо проследить, например какие лошади приходящие, а какие постоянные в табуне (это я например сказал) — вы же не будете всем лошадям в саванне метки ставить — их там миллионы. А вот с этой системой — раз зафиксировав рисунок и занеся его в базу данных — так где бы лошадь не появилась (хоть за 1000 км.) — если в базе данных есть изображение рисунка лошади программа распознает лошадь. Так что очень удобно.
    ОтветитьНравится
  • Илья Качкаев  14 апреля, 15:32
    Самые очевидные вопросы по функционалу: на другом боку зебры другой узор — следовательно будет распознаваться как другое животное; тот же узор под углом к камере будет уже другим узором для программы.
    ОтветитьНравится
  • Илья Киселев  14 апреля, 20:52
    Либо придется подождать пока зебра повернется*)
    ОтветитьНравится
  • Сергей Смирнов  15 апреля, 19:45
    Насчет угла изображения — перед сохранением в базу данных перевести надо изображение в инвариантную форму — и нет проблем.
    ОтветитьНравится
  • Юрий Новиков  15 апреля, 11:53
    неужели работает? Если да то суть скрыта. Что значит похожи? Если на разных снимках узор сдвинут.
    ОтветитьНравится
  • Владимир Королёв  15 апреля, 11:57
    А если изначально зебра была отсканирована с одного бока, а потом попала в сканер другим. Или они все стадо бегают сканируют с двух сторон? Хотя если рисунок абсолютно симметричен.
    ОтветитьНравится
  • Владимир Королёв  15 апреля, 12:00
    Посмотрел фотки зебр, рисунок не симметричный, Придется сканировать обе стороны
    ОтветитьНравится
  • Сергей Смирнов  15 апреля, 19:39
    Кажеться никто не читает то что написано? — там же написано, то уникальным для каждого животного будет чередование черных и белых полос — и не только чередование, но (на рисунке же видно) — раздваивание линий — черных (или белых, если хотите), а также схождение линий, расстояние между линиями — вот это и есть уникальный отпечаток изображения животного. А по поводу разных боков — имейте два изображения. А насчет поворота животного — что вам мешает перед тем как сохранить изображение в базу данных перевести его в инвариантную форму — например, разложить в ряд Фурье, или использовать метож сечений — да мало ли — и тогда при повороте животного — все будет инвариантным — даже если оно на голове стоит :-)))
    ОтветитьНравится
  • Юрий Дулебо  18 апреля, 15:03
    Ммм... а при чем здесь ученые? Чисто технологическое устройство. Причем, не обкатанное. Тянет максимум как тема для курсовой по программированию
    И вообще, название статьи очень кричащее. Прочитав его я надеялся увидеть статью о каких-то хитрых закономерностях раскраски зебр, которые открыли ученые. А тут просто алгоритм учета зебр по узору полосок.
    ОтветитьНравится