Identificação de golfinhos através de Técnicas de Processamento Inteligente de Imagens

Centeno, Tania Mezzadri

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

2003-03

golfinho

nadadeira

Imagem binária

processo de aprendizagem

O processamento inteligente de imagens digitais aplicado à identificação de golfinhos baseia-se em diversas técnicas como tratamento e segmentação de imagens, redes neurais, morfologia matemática e transformações geométricas, que são combinadas de forma a possibilitar que imagens de golfinhos sejam tratadas de tal forma a identificar diferentes indivíduos. Os golfinhos analisados neste trabalho são da espécie S. fluviatilis, mais conhecidos como boto-cinza, e habitam numa área de mar compreendida entre as praias de Pipa(RN) e Tabatinga (RN). Eles se caracterizam principalmente por possuírem uma grande nadadeira dorsal. Esta nadadeira funciona como uma espécie de identidade do golfinho, pois ali são registradas agressões que estes animais sofrem, formando fendas facilmente distintivas. Outra característica importante é a própria forma da curvatura da nadadeira desses animais. Neste trabalho, foram implementados algoritmos capazes de tratar inicialmente a imagem, através da teoria da KLT e do auto-contraste. Usamos técnicas de morfologia matemática para auxiliar no processo de extração de características e algoritmos de redes neurais para a classificação dos animais cujas imagens foram submetidas ao sistema desenvolvido. Para a identificação da curvatura da nadadeira foram utilizados dois polinômios cúbicos paramétricos associados a cada lado da nadadeira, partindo do ponto de pico. Fendas são detectadas em cada curva e mapeadas relativamente a essas curvas paramétricas. Alguns pontos são informados ao sistema desenvolvido para que os polinômios, ao final, sejam normalizados. Esses dados são mantidos em um banco de dados para posterior identificação dos diferentes animais. Os resultados experimentais obtidos mostraram que as características aqui selecionadas funcionaram como bons identificadores, sendo capazes de classificar corretamente entre animais distintos e apresentar poucas falhas quando submetido a animais idênticos, mas em condições diferentes.

The inteligente processing of digital images applied to the identification of dolphins is based on several tecniques as preprocessing and segmentation of images, neural networks, mathematical morphology and geometrical transformation; they are combined to allow the dolphin images to be treated to identify different specimen. The analyzed dolphins in this work are from the S. fluviatilis species usually known as boto-cinza in Portuguese, and live in a sea area between Pipa and Tabatinga, two beaches in Rio Grande do Norte - Brazil. One of their main characteristics is a large dorsal fin. This fin acts as a dolphin identity card, since the aggressions suffered by the animal stay registered there. Another important characteristic is the own shape of the fin. In this work, we have implemented several algorithms to preprocess the image using the KLT theory and auto-contrast. We have used mathematical morphology tecniques to help extracting the characteristics and neural networks to classify the specimen. To identify the fin curvature we used two parametric cubic polynomials, associated to the two sides of the fin and both originating at the fin peak. Notches are detected at each curve and mapped to the parametric space of the polynomials. Some remarkable points are informed by the user to normalize the polynomials. The final data are maintained in a database and used to identify new images. Experimental results show that the selected characteristics are good identifiers, correctly classifying different specimens and recognizing with few errors the same specimen in different images.