Reconhecimento de indivíduos em anuros neotropicais: identificação por literatura de visão computacional para estudos populacionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Kethillyn Gabriella [UNIFESP]
Data de Publicação: 2025
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFESP
Texto Completo: https://hdl.handle.net/11600/74734
Resumo: A escassez de dados sobre composição, riqueza e diversidade de anfíbios anuros na região Neotropical representa um obstáculo para estratégias de conservação eficazes. Além disso, métodos tradicionais de marcação e recaptura individual, como corte de artelhos e uso de microchips, são invasivos, caros e pouco aplicáveis à maioria das espécies. Este estudo avaliou uma abordagem alternativa, utilizando visão computacional como técnica de marcação e recaptura para cinco espécies de anuros neotropicais: Adenomera marmorata (Steindachner, 1867), Physalaemus cuvieri (Fitzinger, 1826), Ischnocnema guentheri (Steindachner, 1864), Boana bischoffi (Boulenger, 1887) e Rhinella ornata (Spix, 1824). A metodologia foi dividida em duas etapas: (1) testes preliminares com espécimes de coleções científicas para ajuste de protocolos fotográficos e (2) aplicação em campo, com captura de imagens em ambiente natural na região metropolitana de São Paulo. As imagens dorsais e ventrais foram analisadas com o software Hotspotter, que reconhece padrões anatômicos individuais por meio de algoritmos de correspondência visual. Os resultados revelaram 100% de acurácia na identificação individual para todas as espécies e condições (coleção e campo), mesmo com variações de sexo, tamanho e vista corporal. Fatores como reflexo (11,2% da variação nos escores), textura da pele e posição corporal influenciaram os escores de correspondência, mas não comprometeram a eficácia do reconhecimento. As análises indicam que a vista ventral tende a gerar melhores resultados em espécies com maior granulosidade na pele, como B. bischoffi e R. ornata. A câmera utilizada tinha apenas 12 MP, mostrando que o método é viável mesmo com equipamentos acessíveis, desde que haja padronização de luz e fundo. Este estudo valida o uso de visão computacional como alternativa ética e eficiente aos métodos invasivos, com forte potencial para aplicação em programas de monitoramento populacional e conservação de anfíbios. Além disso, fornece subsídios metodológicos para o refinamento de protocolos de campo e laboratório, contribuindo para o avanço de estudos baseados em identificação individual não invasiva.
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A metodologia foi dividida em duas etapas: (1) testes preliminares com espécimes de coleções científicas para ajuste de protocolos fotográficos e (2) aplicação em campo, com captura de imagens em ambiente natural na região metropolitana de São Paulo. As imagens dorsais e ventrais foram analisadas com o software Hotspotter, que reconhece padrões anatômicos individuais por meio de algoritmos de correspondência visual. Os resultados revelaram 100% de acurácia na identificação individual para todas as espécies e condições (coleção e campo), mesmo com variações de sexo, tamanho e vista corporal. Fatores como reflexo (11,2% da variação nos escores), textura da pele e posição corporal influenciaram os escores de correspondência, mas não comprometeram a eficácia do reconhecimento. As análises indicam que a vista ventral tende a gerar melhores resultados em espécies com maior granulosidade na pele, como B. bischoffi e R. ornata. A câmera utilizada tinha apenas 12 MP, mostrando que o método é viável mesmo com equipamentos acessíveis, desde que haja padronização de luz e fundo. Este estudo valida o uso de visão computacional como alternativa ética e eficiente aos métodos invasivos, com forte potencial para aplicação em programas de monitoramento populacional e conservação de anfíbios. Além disso, fornece subsídios metodológicos para o refinamento de protocolos de campo e laboratório, contribuindo para o avanço de estudos baseados em identificação individual não invasiva.The lack of data on anuran species composition, richness, and diversity in the Neotropical region remains a major obstacle to the development of effective conservation strategies. Additionally, traditional individual marking methods—such as toe clipping or microchip implantation—are invasive, costly, and often impractical for many species. This study evaluated an alternative approach using computer vision techniques for mark-recapture of five widespread Neotropical anuran species: Adenomera marmorata (Steindachner, 1867), Physalaemus cuvieri (Fitzinger, 1826), Ischnocnema guentheri (Steindachner, 1864), Boana bischoffi (Boulenger, 1887), and Rhinella ornata (Spix, 1824). The methodology was divided into two main stages: (1) preliminary tests using museum specimens to standardize photographic protocols and adjust image capture procedures, and (2) fieldwork with live individuals photographed in natural environments in the metropolitan region of São Paulo, Brazil. Both dorsal and ventral images were analyzed using the software Hotspotter, which employs pattern recognition algorithms to match unique anatomical features of individuals. Results showed 100% identification accuracy across all species and conditions (museum and field), regardless of sex, body size, or image view (dorsal/ventral). Factors such as light reflection (accounting for 11.2% of score variation), skin texture, and viewpoint influenced the matching scores but did not compromise overall identification performance. Ventral images tended to yield higher match scores in species with granular skin, such as B. bischoffi and R. ornata. The use of a standard 12 MP smartphone camera demonstrated the technique’s feasibility even with low-cost equipment, provided lighting and background were standardized. This study validates the use of computer vision as an ethical and effective alternative to invasive marking methods, with strong potential for application in population monitoring and amphibian conservation. Moreover, it provides methodological insights for optimizing photographic protocols in field and laboratory settings, supporting the advancement of non-invasive individual identification techniques in ecological researchOutraUniversidade Federal de São PauloSturaro, Marcelo José [UNIFESP]http://lattes.cnpq.br/2776090230754156https://lattes.cnpq.br/5108372317193673Silva, Kethillyn Gabriella [UNIFESP]2025-08-05T12:00:05Z2025-08-05T12:00:05Z2025-07-15info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion41 f.application/pdfhttps://hdl.handle.net/11600/74734porDiademainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFESPinstname:Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)instacron:UNIFESP2025-08-06T04:00:32Zoai:repositorio.unifesp.br/:11600/74734Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.unifesp.br/oai/requestbiblioteca.csp@unifesp.bropendoar:34652025-08-06T04:00:32Repositório Institucional da UNIFESP - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)false
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