“Зоораспознаватель” работает следующим образом: камера делает серию из нескольких фотографий, и при их обработке устройство выделяет “динамическую” группу пикселов, которая появилась или переместилась в кадре. Затем эта группа пикселов сличается по множеству признаков со “знакомыми” образами животных, заложенными в базу данных. Ученый из Гарварда (США) разработал алгоритм, определяющий вид животного при фотографировании на цифровую камеру; технологию планируется применить как приложение для смартфонов, а также в помощь ученым, работающим с автоматическими камерами-ловушками, сообщает журнал New Scientist.
“Зоораспознаватель”, разработанный биологом и специалистом в области IT-технологий Вальтером Шайрером (Walter Scheirer), работает следующим образом: камера делает серию из нескольких фотографий, и при их обработке устройство выделяет “динамическую” группу пикселов, которая появилась или переместилась в кадре. Затем эта группа пикселов сличается по множеству признаков со “знакомыми” образами животных, заложенными в базу данных. При тестировании приложение смогло различить три вида белок в 85% случаев.
Вместе с тем, по мнению Шайрера, эта технология может пригодиться профессиональным биологам и работникам заповедников. Алгоритм может быть использован для автоматических камер-ловушек, реагирующих на движение. Сейчас специалистам приходится вручную сортировать десятки или сотни фотографий, сделанных “вслепую”, однако благодаря новому алгоритму можно настроить технику так, чтобы сохранялись только нужные фотографии.
Камеры-ловушки обычно используются в тех случаях, когда фотографировать животное опасно или сложно — например, крупных хищников семейства кошачьих (леопарда, тигра, ирбиса, рыси, ягуара) и небольших ночных животных.