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“视觉指纹”动物追踪新利器

摘要 : 人类通常拥有独特的鼻子、耳朵和其他容易被别人认出的特征。但蚂蚁和果蝇并非如此,至少人们眼睛看到的是这种情况。不过现在,研究人员已经开发出了一种计算机软件,可以扫描成群动物的视频图像,识别群体中的单个生物,然后追踪观察其行为。

人类通常拥有独特的鼻子、耳朵和其他容易被别人认出的特征。但蚂蚁和果蝇并非如此,至少人们眼睛看到的是这种情况。不过现在,研究人员已经开发出了一种计算机软件,可以扫描成群动物的视频图像,识别群体中的单个生物,然后追踪观察其行为。

“视觉指纹”动物追踪新利器

该软件并没有关注具体的特征,而是编制了“视觉指纹”,基于视频中每个动物静态图像的像素亮度和不同排列。从一段光线较好的视频中,该软件可以在仅5到10分钟的时间内开发出多达20个个体的视觉指纹,这样的时间间隔通常足以使每个个体摆脱周围的群体,被观察到各种各样的姿势。

在对5种不同动物(老鼠、果蝇、蚂蚁、斑马鱼和被称为青鳉的小热带鱼)的23段视频进行分析后,该软件在99.7%的时间里可以识别并准确追踪群体中的个体。研究人员将报告在线发表于6月1日的《自然—方法学》上。即使在生物离开然后又进入拍摄视频的摄像机视野的情况下,该程序也可以将其识别出来。

研究人员表示,在某些情况下,该软件还能在一周或更长时间后的测试中识别出相同群体中的个体。这一可自动追踪生物的程序一旦经过训练,就会成为研究人员研究动物行为的利器,特别是对那些试图分析有着大量活跃行为、个体几乎完全相同的生物的研究人员而言尤为如此。例如也许它可以研究突然被倾倒在陌生环境中的一个鱼群如何共同探索新环境,然后逐渐开始争夺领地。

原文摘要:

idTracker: tracking individuals in a group by automatic identification of unmarked animals

Alfonso Pérez-Escudero, Julián Vicente-Page, Robert C Hinz, Sara Arganda & Gonzalo G de Polavieja

Animals in groups touch each other, move in paths that cross, and interact in complex ways. Current video tracking methods sometimes switch identities of unmarked individuals during these interactions. These errors propagate and result in random assignments after a few minutes unless manually corrected. We present idTracker, a multitracking algorithm that extracts a characteristic fingerprint from each animal in a video recording of a group. It then uses these fingerprints to identify every individual throughout the video. Tracking by identification prevents propagation of errors, and the correct identities can be maintained indefinitely. idTracker distinguishes animals even when humans cannot, such as for size-matched siblings, and reidentifies animals after they temporarily disappear from view or across different videos. It is robust, easy to use and general. We tested it on fish (Danio rerio and Oryzias latipes), flies (Drosophila melanogaster), ants (Messor structor) and mice (Mus musculus).

来源: 中国科学报 浏览次数:16

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