Photo-identification d`ailerons de requins pèlerins

Sujet de projet – Filière 4
A destination des élèves de l’ISIMA
Photo-identification d’ailerons de
requins pèlerins
Encadrants :
Julien Montagner
Vincent Barra
[email protected]
[email protected]
T.B./ISIMA
11 octobre 2010
Description du sujet
La population mondiale de requin pèlerin est aujourd’hui en déclin, et la préservation de l’espèce est entravée par une mauvaise connaissance de sa biologie
et son écologie. Afin de déterminer des zones où la protection de l’espèce s’avère
nécessaire, il est important de connaître les habitudes des animaux étudiés (sites
de nourrissage, trajets suivis, distances parcourues . . .).
Une bonne alternative au marquage artificiel (trop intrusif) est d’identifier les
individus en utilisant les variations naturelles des marques de sa peau (couleurs,
motifs, etc.), le polymorphisme de certaines parties du corps de l’animal ou la
présence de cicatrices, à partir de photos prises en surface (images de l’aileron
dorsal). Cette technique de photo-identification est utilisée par l’Association Pour
l’Etude et la Conservation des Sélaciens (APECS), qui étudie le requin pèlerin
depuis maintenant plus de 10 ans en France et en particulier en Bretagne.
Des logiciels ont été conçus pour aider à identifier les individus photographiés
dans le cadre d’études portant sur d’autres espèces (dauphins, baleines, requins
blancs, etc.), mais aucun n’est adapté au cas du requin pèlerin.
Photo originale
Segmentation manuelle
Mots-clés :
Aide à la préservation de l’espèce, Segmentation d’images, Attributs de forme
et de texture, Fusion d’informations
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Travail à réaliser
Outre les problèmes classiques de segmentation et d’extraction d’attributs
discriminants, la difficulté de traitement des images d’aileron du requin pèlerin
provient notamment des caractéristiques anatomiques de l’animal : l’aileron souple
se replie parfois sur lui-même, montrant ainsi une partie émergée tronquée. Dans
tous les cas, le niveau d’émersion et l’inclinaison de l’aileron peuvent conduire à
un masquage de l’information pertinente.
Aileron insuffisamment émergé
Angle trop grand et aileron penché
Le travail à réaliser durant ce projet consistera dans un premier temps à
extraire et tester différents attributs de l’image pour l’identification des individus à
partir des photos d’ailerons. Outre une étape de pré-traitement visant à optimiser
la qualité de l’image pour le traitement et à segmenter la zone d’intérêt, il
s’agira d’extraire des attributs de forme et/ou de texture (ainsi que d’autres
mesure permettant de caractériser le cas). L’information apportée par ces attributs
devra être représentée sous une forme exploitable par les algorithmes de mesure
de distance entre images dans l’espace des paramètres choisis.
Du point de vue de l’expert qui réalise en général cette identification, les
critères a priori les plus discriminants sont :
les marques présentes sur le contour extérieur de l’aileron ;
les cicatrices présentes sur la surface de l’aileron.
D’autres critères peuvent être pris en compte, mais de manière secondaire, puisque
leur évolution au cours du temps est encore incertaine :
tâches et variations de couleur sur la surface de l’aileron ;
marques blanches à la surface de l’aileron, dues à une variation de pigmentation.
Exemple de cicatrice
Tâche due à une dépigmentation
L’objectif de ce projet est avant tout de valider la pertinence des critères
cités ci-dessus (et d’autres critères éventuels) pour discriminer les individus, et
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les suivre au fil des saisons. Le résultat du traitement pourra prendre la forme
d’un ensemble d’images extraites (une dizaine par exemple) de la base, pour leur
ressemblance avec une image requête, et présentées à l’utilisateur (l’objectif n’est
pas une identification stricte de l’individu).
La méthode proposée prendra éventuellement en compte les problèmes cités
précédemment (e.g. pourcentage de surface émergée), ainsi que les possibilités
d’intégration des différentes informations extraites avec une gestion de l’information manquante, par exemple avec une approche relevant de la fusion
d’information.
Environnement de travail
Nous disposons d’une base d’images assez conséquente1 , contenant pour
chaque individu une ou plusieurs photographies d’aileron, avec segmentation
manuelle du contour dans certains cas.
Un rapport rédigé par Mr Charles-Eric Deplanck de l’APECS présente
également les différentes solutions logicielles de photo-identification. Certains de ces logiciels étant libres d’utilisation, ils pourront constituer une
base d’étude pour l’adaptation au cas du requin pèlerin.
Programmation en Matlab ou C/C++, dans l’environnement Windows.
Quelques références bibliographiques
[1] Speed CW, Meekan, MG, Bradshaw CJA, Spot the match – wildlife photoidentification using information theory, Frontiers in Zoology, 4(2), 2007.
[2] Zhang D., Lu G., Review of shape representation andd escription techniques,
Pattern Recognition, 37 : 1–19, 2004.
[3] Zhang J., Tan T., Brief review of invariant texture analysis methods, Pattern
Recognition, 35 : 735–747, 2002.
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Base fournie par l’APECS – Association Pour l’Etude et la Conservation des Sélaciens, BP
51151, 29211 Brest Cedex 1, http ://www.asso-apecs.org – partenaire du projet.
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