Rybí biometrie s využitím metod počítačového vidění - Bekkozhayeva, Dinara (Jihočeská univerzita, 2022)
Nejpoužívanější metodou identifikace ryb je jejich značkování. Značkování je invazivní metoda identifikace ryb, která může rybám způsobit zranění a stres, což vede k zvýšení jejich úmrtnosti. Invazivní značkování je časově náročný a nákladný způsob identifikace. Nevýhody této metody jsou zřejmé. Možnou alternativou invazivní identifikace je neinvazivní identifikace z digitálních fotografií ryb. Jedná se o levné a rychlé řešení, které ryby nestresuje. Tento postup se používána při klasifikaci jednotlivých druhů. Identifikací jednotlivých ryb se ale zabývá pouze pár studií. Popsané výhody nás motivovali k práci na individuální identifikaci ryb ze snímků jako náhradě za značkování ryb. Provedli jsme sérii experimentů, které dohromady tvoří komplexní výzkum ověřující identifikaci jednotlivců pro různé druhy ryb, různé podmínky sběru dat a dlouhodobou možností identifikace založenou na obrázcích. První experiment je popsán v kapitole 2, kdy jsme provedli test identifikace jedinců okrasných ryb Sumatra barb Puntigrus tetrazona v akváriu. Ryby se volně pohybovaly v akváriu s vodou a bylo použito zelené pozadí k segmentaci ryb. V tomto experimentu bylo použito celkem 43 jedinců. Úspěšnost identifikace byla 100 % a prokázala použitelnost navržené metody pro další vývoj. Dalším krokem bylo zvýšení počtu ryb na 330 a otestování dlouhodobé stability vzorů použitých pro identifikaci. V této studii jsme použili komerčně významný druh ryb: lososa atlantického Salmo salar. Testovali jsme různé viditelné vzory na těle ryb, jako jsou tečky na těle (kapitola 3) a oční duhovka (kapitola 5). Obrázky vzorů byly fotografovány po dobu šesti měsíců pro ověření jejich stability. V této studii byly testovány různé podmínky sběru dat. Byly pořízeny snímky ryb pod vodou a mimo vodu ve foto stanu pro stanovení vlivu kvality dat na úspěšnost identifikace. Vytvořili jsme dvě metody pro identifikaci. Specializovaná metoda pro parametrizaci polohy teček na těle dosáhla dlouhodobé úspěšnosti 100%. Obecná metoda využívající parametrizaci textury dosáhla úspěšnosti 95%. Stabilita vzoru v oku se ukázala jako velmi nízká pro dlouhodobou identifikaci. Poslední experiment našeho výzkumu (kapitola 4) byl proveden s cílem otestovat, zda je možné použít vytvořenou metodu pro druhy ryb, které nemají na těle žádný zjevný vzor (tečky či pruhy). K prokázání této hypotézy byl v této studii použit mořský okoun Dicentrarchus labrax a kapr obecný Cyprinus carpio. Celkem bylo vyfotografováno 300 mořských okounů a 32 kaprů mimo vodu. Společně s krátkodobým experimentem jsme shromáždili dlouhodobá data (dva měsíce pro mořského okouna a čtyři měsíce pro kapra). Pro identifikaci byly testovány různé části těla (boční čára, vzor šupin, skřele). Úspěšnost identifikace byla pro oba druhy 100% a bylo prokázáno, že metodu je možné využít i pro druhy bez zjevného vzoru. Pro okouna byla nositelem unikátnosti postranní čára a pro kapra to byl vzor samotných šupin. V rámci svého výzkumu jsem vytvořila automatickou metodu pro detekci a identifikaci ryb využívající vzory na těle ryb pro jednoznačnou identifikaci. Metoda funguje se 100% úspěšností jak pro druhy ryb s jasnými vzory na těle, tak pro druhy bez těchto vzorů. Prokázala jsme i dlouhodobou stabilitu těchto vzorů pro identifikaci jednotlivců stejného druhu. Vytvořená metoda může být použita jako náhrada aktuálně používané invazivní metody značkování ryb. Všechna data získaná v rámci experimentů jsou nabízena v rámci otevřeného přístupu pro další rozvoj této oblasti výzkumu.
Fish biometric using machine vision
Keywords: precizní chov ryb; strojové vidění; identifikace individuálních ryb; neinvazivní identifikace.; precision fish farming; machine vision; individual - fish identification; non-invasive identification.