Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificación

Autores
Buteler, Candela
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Flesia, Ana Georgina
Descripción
Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2022.
Fil: Buteler, Candela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
La identificación de individuos es un requisito previo para estudiar poblaciones y estimar, por ejemplo, el tiempo que las tortugas marinas pasan en distintas zonas a lo largo de vida. Para ello, suele ser común marcarlos a través de marcas artificiales, las cuales suelen ser invasivas, o puede reconocerse patrones fenotípicos propios del individuo lo que implica técnicas menos invasivas. Estos procedimientos se conocen como métodos captura-marca-recaptura. Sin embargo, estos métodos en ocasiones no son confiables en la detección o es complicado el seguimiento de individuos a lo largo de los años. Las tortugas marinas pueden identificarse por el patrón de escamas del cuerpo, en especial la de los costados de la cabeza se ha usado ampliamente para distinguirlas a través de fotos, método que se conoce como foto-identificación. Este estudio propone un enfoque combinado que identifica automáticamente las escamas de la cabeza de las tortugas marinas, Chelonia mydas, para que luego puedan reconocerse las coincidencias entre individuos mediante el uso de foto-identificación. Mostramos aquí que la combinación de algoritmos de aprendizaje automatizado permiten detectar las escamas y formular una función de decisión que indique la precisión de esta detección. Este procedimiento reduce los tiempos de detección y recorte del área de interés y puede ser muy ventajoso cuando se tienen una base de datos muy grande. Este enfoque también podría ser aplicable a una amplia gama de especies y contribuir significativamente a la conservación de especies en peligro de extinción al proporcionar la detección automática del patrón de interés a través de técnicas no invasivas.
Fil: Buteler, Candela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
Materia
Tortugas
Inteligencia artificial
Bases de datos
Redes neuronales
Estadística
Identificación
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/546591

id RDUUNC_3d8ce61e907bb8640e8d35fedf8483a0
oai_identifier_str oai:rdu.unc.edu.ar:11086/546591
network_acronym_str RDUUNC
repository_id_str 2572
network_name_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
spelling Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificaciónButeler, CandelaTortugasInteligencia artificialBases de datosRedes neuronalesEstadísticaIdentificaciónTesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2022.Fil: Buteler, Candela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.La identificación de individuos es un requisito previo para estudiar poblaciones y estimar, por ejemplo, el tiempo que las tortugas marinas pasan en distintas zonas a lo largo de vida. Para ello, suele ser común marcarlos a través de marcas artificiales, las cuales suelen ser invasivas, o puede reconocerse patrones fenotípicos propios del individuo lo que implica técnicas menos invasivas. Estos procedimientos se conocen como métodos captura-marca-recaptura. Sin embargo, estos métodos en ocasiones no son confiables en la detección o es complicado el seguimiento de individuos a lo largo de los años. Las tortugas marinas pueden identificarse por el patrón de escamas del cuerpo, en especial la de los costados de la cabeza se ha usado ampliamente para distinguirlas a través de fotos, método que se conoce como foto-identificación. Este estudio propone un enfoque combinado que identifica automáticamente las escamas de la cabeza de las tortugas marinas, Chelonia mydas, para que luego puedan reconocerse las coincidencias entre individuos mediante el uso de foto-identificación. Mostramos aquí que la combinación de algoritmos de aprendizaje automatizado permiten detectar las escamas y formular una función de decisión que indique la precisión de esta detección. Este procedimiento reduce los tiempos de detección y recorte del área de interés y puede ser muy ventajoso cuando se tienen una base de datos muy grande. Este enfoque también podría ser aplicable a una amplia gama de especies y contribuir significativamente a la conservación de especies en peligro de extinción al proporcionar la detección automática del patrón de interés a través de técnicas no invasivas.Fil: Buteler, Candela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.Flesia, Ana Georgina2022info:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:ar-repo/semantics/tesisDeMaestriaapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11086/546591spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-09-29T13:44:31Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/546591Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-09-29 13:44:31.407Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse
dc.title.none.fl_str_mv Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificación
title Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificación
spellingShingle Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificación
Buteler, Candela
Tortugas
Inteligencia artificial
Bases de datos
Redes neuronales
Estadística
Identificación
title_short Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificación
title_full Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificación
title_fullStr Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificación
title_full_unstemmed Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificación
title_sort Detección de escamas laterales de la cabeza de tortugas verdes (Chelonia mydas) para su posterior recorte y uso en foto-identificación
dc.creator.none.fl_str_mv Buteler, Candela
author Buteler, Candela
author_facet Buteler, Candela
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Flesia, Ana Georgina
dc.subject.none.fl_str_mv Tortugas
Inteligencia artificial
Bases de datos
Redes neuronales
Estadística
Identificación
topic Tortugas
Inteligencia artificial
Bases de datos
Redes neuronales
Estadística
Identificación
dc.description.none.fl_txt_mv Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2022.
Fil: Buteler, Candela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
La identificación de individuos es un requisito previo para estudiar poblaciones y estimar, por ejemplo, el tiempo que las tortugas marinas pasan en distintas zonas a lo largo de vida. Para ello, suele ser común marcarlos a través de marcas artificiales, las cuales suelen ser invasivas, o puede reconocerse patrones fenotípicos propios del individuo lo que implica técnicas menos invasivas. Estos procedimientos se conocen como métodos captura-marca-recaptura. Sin embargo, estos métodos en ocasiones no son confiables en la detección o es complicado el seguimiento de individuos a lo largo de los años. Las tortugas marinas pueden identificarse por el patrón de escamas del cuerpo, en especial la de los costados de la cabeza se ha usado ampliamente para distinguirlas a través de fotos, método que se conoce como foto-identificación. Este estudio propone un enfoque combinado que identifica automáticamente las escamas de la cabeza de las tortugas marinas, Chelonia mydas, para que luego puedan reconocerse las coincidencias entre individuos mediante el uso de foto-identificación. Mostramos aquí que la combinación de algoritmos de aprendizaje automatizado permiten detectar las escamas y formular una función de decisión que indique la precisión de esta detección. Este procedimiento reduce los tiempos de detección y recorte del área de interés y puede ser muy ventajoso cuando se tienen una base de datos muy grande. Este enfoque también podría ser aplicable a una amplia gama de especies y contribuir significativamente a la conservación de especies en peligro de extinción al proporcionar la detección automática del patrón de interés a través de técnicas no invasivas.
Fil: Buteler, Candela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
description Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2022.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
info:ar-repo/semantics/tesisDeMaestria
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11086/546591
url http://hdl.handle.net/11086/546591
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname:Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
reponame_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname_str Universidad Nacional de Córdoba
instacron_str UNC
institution UNC
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdoba
repository.mail.fl_str_mv oca.unc@gmail.com
_version_ 1844618984299692032
score 13.070432