Clasificación en imágenes del borrego cimarrón (Ovis canadensis) mediante el uso de características de aprendizaje profundo

Abstract

El monitoreo de la vida silvestre en áreas geográficas es esencial para la conservaci´on del patrimonio biológico. Hoy en día, el estudio de especies de animales en su hábitat natural es extenuante, pero esto ha sido amortiguado con la llegada de las c´amaras trampa. La informaci´on recopilada por estos dispositivos comprende una secuencia de imágenes, que se activan por medio de sensores, y permite el monitoreo de manera simultánea de varias áreas geográficas sin perturbar la fauna. Como consecuencia de éstos avances para el estudio de especies de animales, se genera una gran cantidad de imágenes que áun deben clasificarse manualmente, convirtiéndolo nuevamente en un proceso costoso y agotador.