Biometric recognition of individual animals within species from the Felidae family

Področje slikovne biometrije se ukvarja s prepoznavo posameznikov glede na njihove unikatne biološke lastnostni z uporabo slik. Večina raziskav temelji na prepoznavi ljudi, manj pa se jih osredotoča na preostanek živalskega kraljestva, predvsem na divje vrste. Želeli smo raziskati, kako dobro prepoznava deluje nad eno izmed teh živalskih družin. V magistrski nalogi raziskujemo možnosti uporabe slikovne biometrije in globokih nevronskih mrež, specifično siamskih mrež za prepoznavo predstavnikov živalske skupine divjih mačk Felidae. Zgradimo več naborov podatkov za potrebe treniranja modelov, ki vključujejo različne modalnosti – celoten očesni predel, šarenica, vzorci dlake in vzorci dlake za posamezne dele telesa. Vse nabore treniramo z več modeli in hiperparametri z uporabo kontrastne izgube ter opazujemo točnost parov slik, ki so napovedani kot pravilno ujemanje. Najbolje deluje prepoznava nad celotnim očesnim predelom, nato sledi šarenica in nazadnje vzorci dlake. Vsi omenjeni nabori podatkov dosežejo točnost nad 85%, najbolje odrezani očesni predel pa doseže 92.76% točnost z uporabo ResNet18 modela in brez bogatenja podatkov.