Resumen

SEIJAS, Cesar; MONTILLA, Guillermo  y  FRASSATO, Luigi. Identificación de especies de roedores usando aprendizaje profundo. Comp. y Sist. [online]. 2019, vol.23, n.1, pp.257-266.  Epub 26-Feb-2021. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/cys-23-1-2906.

En este artículo se describe un sistema identificador de especies de roedores usando herramientas computacionales del paradigma de aprendizaje profundo. Las especies identificadas son 4 tipos diferentes de roedores y la identificación se logra usando técnicas de inteligencia artificial aplicadas a imágenes de estos roedores en su hábitat natural. Estas imágenes fueron captadas, mediante sistemas de cámaras activadas en modo automático, ocultas en el hábitat natural de las especies en estudio, en condiciones, tanto, de luz del día como también nocturnas y etiquetadas por expertos. El conjunto de imágenes acopiada constituye el conjunto de datos para entrenamiento de tipo supervisado, de 1411 imágenes de 4 clases. El identificador desarrollado, es un clasificador multiclase, basado en el paradigma de aprendizaje profundo del amplio tema del aprendizaje automático, lo que permite construir un sistema de altísimo desempeño. El clasificador consta de tres etapas conectadas en cascada, siendo la primera etapa, una etapa de pre-procesamiento, luego, está una red neuronal convolucional (CNN, de sus siglas en inglés) para extracción de rasgos, implementada con una arquitectura pre-entrenada usando el método de aprendizaje por transferencia; específicamente, la CNN usada es la conocida VGG-16; a esta segunda etapa, se le conecta como etapa siguiente y final, una máquina de vectores de soporte (SVM, de sus siglas en inglés) que actúa como la etapa clasificadora. A fines de comparación, los resultados se contrastan contra modelos de identificación automáticos anteriormente publicados, los resultados logrados con nuestro identificador son significativamente superiores a los alcanzados en investigaciones previas en el tema.

Palabras llave : Identificación de especies; aprendizaje profundo; red neuronal convolucional pre-entrenada.

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