Encontrarnos con dificultades y plantear salidas es el día a día en cualquier proyecto.
A continuación os hago participe del principal problema que hemos detectado en FotoID (descrito aquí) tras varios meses de uso; circunstancia que nos lleva a explorar mejoras potenciales en su continuación:FotoID2.
El problema:
hemos basado la fotoidentificación en el uso de un algoritmo de matching que calcula índices de similitud entre un patrón (porción de una fotografía) y un repositorio de imágenes. Los valores de este cálculo nos permitirán detectar si el individuo del que se extrajo dicho patrón está o no en el repositorio. A pesar de que las imágenes se han tomado evitando variaciones en luminosidad, orientación y escala, en ocasiones existen diferencias suficientes para hacer fallar los análisis. Estos fallos, aunque no frecuentes comprometen la eficacia del método. Si queremos que este software sea una alternativa real frente a otros métodos de identificación debemos enfrentar el problema hasta conseguir la eficacia requerida.
Una posible solución sería aislar el patrón de la imagen:
se puede evitar que distorsiones propias de la imagen afecten al análisis comparando patrones dibujados a partir de ellas. El reto en este caso sería conseguir dibujar estos patrones automáticamente recurriendo a métodos de detección de bordes, intersecciones, etc… y que estos no se vean afectados por esas mismas distorsiones.
Otra, realizar análisis multipatrón:
hasta ahora únicamente utilizábamos un patrón característico del pectoral del animal para comparar con todo el repositorio. Si incluimos en el análisis más patrones o caracteres adicionales (p.ej. sexo del individuos) la incidencia de errores debiera disminuir.
En los próximos meses os podré contar a dónde nos llevan estos caminos. Probablemente nos enfrentarán con otros problemas y, sin duda, nos habrán acercado más a la solución.