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摘要 - 本文介绍了一种解决现实世界动物识别问题的算法，即确定panthera提供的非标记的非洲豹图像数据集中的K单个动物数量未知数量。为了确定豹子的ID，我们提出了一种有效的自动化算法，该算法包括从图像中分割豹子体，对图像对之间的相似性和群集进行了分割，然后进行验证。要执行聚类，我们采用了修改的三元搜索，该搜索使用了新型的自适应K -Medoids ++聚类算法。最佳聚类是使用Silhouette分数的扩展定义确定的。使用新的聚类后验证程序用于进一步提高聚类的质量。使用Panthera数据集评估了该算法，该数据集由1555张图像中拍摄的677个单独的豹子组成，并通过基线K -Medoids ++聚类算法算法的0.864进行了调整后的共同信息评分，与0.864相比进行了聚类。
在未标记的相机陷阱图像中自动识别非洲豹子
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