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Ora agli zoologi, per stabilire con precisione l’identità di ogni singolo animale, basta un software libero.
CRONACA – Specialmente negli studi sui grandi mammiferi che vivono in branchi, occorre che ogni animale sia ben distinguibile dagli altri.
Alcuni ricercatori, come faceva Dian Fossey, arrivano ad assegnare nomi ma la maggior parte si accontenta di una sigla alfanumerica.
Il fatto è che questa non è un impresa facile se dobbiamo principalmente basarci su foto o video.
Non si può pretendere da ogni ricercatore una sensibilità tale da riconoscere a colpo d’occhio un animale da un altro e più il branco è numeroso più le cose si complicano.
La soluzione viene da Stripe Spotter, un software che riconosce ogni animale da normalissime fotografie.
La Princeton University (Ecology and Evolutionary Biology) e University of Illinois at Chicago (Computational Population Biology) per lo sviluppo iniziale del software (che è libero e open source, scaricabile qui) sono partiti da un animale che sembra particolarmente adatto allo scopo, cioè la zebra: quelle strisce non ricordano forse un codice a barre?
A Stripe Spotter basta una fotografia, anzi una piccola porzione rettangolare di un fianco dell’animale fotografato.
Di questo rettangolo viene ridotta la risoluzione fino ad ottenere un’immagine finale formata solo da pixel bianchi o neri: in pratica sono lasciate abbastanza informazioni da garantirne l’unicità, ma non tante da rendere difficile la computazione.
Una volta che il “codice a barre” di un animale è presente nel database, il programma saprà riconoscerlo in una qualsiasi altra foto, con una precisione prima impensabile.
Al momento, con la collaborazione di The Ol’Pejeta Conservancy Laikipia (Kenya) è in costruzione un database per le zebre delle specie Equus quagga ssp. e Equus grevyi ma si punta a versioni ad hoc per altri animali, e questo è uno dei motivi per cui chiunque può prelevare il codice e modificarlo a piacimento.
Stripe Spotter sarà prossimamente presentato in Italia (Trento, 17-20 Aprile) al ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR)
Fonte: Oggi Scienza
CRONACA – Specialmente negli studi sui grandi mammiferi che vivono in branchi, occorre che ogni animale sia ben distinguibile dagli altri.
Alcuni ricercatori, come faceva Dian Fossey, arrivano ad assegnare nomi ma la maggior parte si accontenta di una sigla alfanumerica.
Il fatto è che questa non è un impresa facile se dobbiamo principalmente basarci su foto o video.
Non si può pretendere da ogni ricercatore una sensibilità tale da riconoscere a colpo d’occhio un animale da un altro e più il branco è numeroso più le cose si complicano.
La soluzione viene da Stripe Spotter, un software che riconosce ogni animale da normalissime fotografie.
La Princeton University (Ecology and Evolutionary Biology) e University of Illinois at Chicago (Computational Population Biology) per lo sviluppo iniziale del software (che è libero e open source, scaricabile qui) sono partiti da un animale che sembra particolarmente adatto allo scopo, cioè la zebra: quelle strisce non ricordano forse un codice a barre?
A Stripe Spotter basta una fotografia, anzi una piccola porzione rettangolare di un fianco dell’animale fotografato.
Di questo rettangolo viene ridotta la risoluzione fino ad ottenere un’immagine finale formata solo da pixel bianchi o neri: in pratica sono lasciate abbastanza informazioni da garantirne l’unicità, ma non tante da rendere difficile la computazione.
Una volta che il “codice a barre” di un animale è presente nel database, il programma saprà riconoscerlo in una qualsiasi altra foto, con una precisione prima impensabile.
Al momento, con la collaborazione di The Ol’Pejeta Conservancy Laikipia (Kenya) è in costruzione un database per le zebre delle specie Equus quagga ssp. e Equus grevyi ma si punta a versioni ad hoc per altri animali, e questo è uno dei motivi per cui chiunque può prelevare il codice e modificarlo a piacimento.
Stripe Spotter sarà prossimamente presentato in Italia (Trento, 17-20 Aprile) al ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR)
Fonte: Oggi Scienza
