| Summary: | Eläinyksilöiden tunnistaminen muodostaa keskeisen perustan ekologisessa tutkimuksessa. Yksilöntunnistuksen perustuessa valokuviin kutsutaan sitä photo-ID:ksi. Automaattisen hahmontunnistuksen ja koneoppimisalgoritmien kehittyminen helpottaa manuaaliseen yksilöntunnistukseen liittyviä haasteita ja tarjoaa uusia keinoja aineistonhallinnalle. Tämän opinnäytetyön tavoitteena oli tehdä kirjallisuuskatsaus photo-ID:n käytöstä hylkeillä sekä ottaa käyttöön tietokonenäköä ja tekoälyä yksilöiden tunnistamisessa hyödyntävä Seal Codex -ohjelmistoalusta itämerennorpan yksilötietokannalle. Kirjallisuuskatsauksen perusteella hylkeiden photo-ID:ssä hyödynnetään pääasiassa eläinten turkkikuviointia. Photo-ID:tä on käytetty hylkeillä eri käyttötarkoituksiin ja sen käyttöön yhdistetään usein pyynti-takaisinpyyntimenetelmiä. Photo-ID:llä on sekä hyötyjä että haasteita. Ohjelmistoja on kehitetty vaihtoehdoiksi manuaaliselle yksilöntunnistustyölle. Seal Codexin käyttöönotossa perehdyttiin alustan käyttöohjeisiin ja valmisteltiin siirrettävä aineisto, jonka jälkeen se vietiin tutkimusalustalle. Seal Codex vaikuttaa toimivalta katalogina, mutta siinä on joitain käyttöjärjestelmään liittyviä haasteita. Ohjelmistoalusta kehittyy ja päivittyy jatkuvasti, joten siinä on potentiaalia kehittyä paremmaksi. Individual identification of animals is a key basis for ecological research. When based on photographs, this method is called photo-ID. Advances in automatic pattern recognition and machine learning algorithms are easing the challenges associated with manual individual identification and providing new ways to manage data. The aim of this thesis was to conduct a literature review on the use of photo-ID for seals and to adopt Seal Codex, a software platform using computer vision and artificial intelligence to identify individuals, for the Baltic Ringed Seal individual database. According to the literature review, the photo-ID of seals is mainly based on pelage patterns. It has been used in seals for a variety of purposes and is often ...
|
|---|