Title

Identificación de especies de tiburones con base en sus aletas dorsales secas a través del procesamiento de imágenes

Identification of shark species base don their dried dorsal fins through image processing

Author

Luis Alfredo Carrillo Aguilar

Contributor

JOSUE ALVAREZ BORREGO (Thesis Adviser)

Héctor Alonso Echavarría Heras (Thesis Adviser)

Access level

Open Access

Summary or description

Los tiburones son más valiosos vivos que muertos ya que generan una gran derrama económica debido a sus múltiples actividades. Adicionalmente, cumplen un rol muy importante como depredadores topes y meso-depredadores en las cadenas tróficas. En general los tiburones tienen un potencial reproductivo bajo: maduración tardía, su reproducción limitada, fecundidad baja y crecimiento lento. Por otra parte, se ha reportado que desde 1950 varias poblaciones de tiburones han sufrido una disminución en los ecosistemas, provocado por la sobreexplotación debido al consumo de carne y sus aletas. En este contexto, convenciones internacionales, tales como CITES (Convención Internacional de Especies Amenazadas de Fauna y Flora Silvestre) son fundamentales para regular el tráfico de estas especies para asegurar que éste no sea una amenaza para la supervivencia de sus poblaciones. Dentro de CITES existen tres apéndices donde están incluidos especies de tiburones y rayas que se encuentran en algún grado de peligro de extinción por la IUCN. El presente estudio sugiere el uso de algoritmos de identificación de las aletas secas de 37 especies de tiburones que participan en el comercio de aletas desde 14 países, el cual demostró un alto porcentaje de sensibilidad y especificidad a partir del procesamiento de imágenes. Se realizaron dos metodologías, la primera, fue utilizando un filtro compuesto no lineal para cada una de las especies mediante la transformada de Fourier, donde se observó un 100% de sensibilidad y especificidad. La segunda consistió en una red neuronal, donde se obtuvo 90% de eficacia. La red neuronal se considera la mejor metodología ya que soporta las imágenes con ruido en el fondo, es invariante a rotación y escala. Además, tarda segundos en poder identificar una imagen problema en contraste al filtro compuesto no lineal.

The sharks are more valuable than dead because humans can produce a lot of money like scuba diving, swimming, and shark sighting. They are also top predators and mesopredators in the trophic chain. Sharks have a low reproductive potential like late maturation, limited reproduction, low fertility, and slow growth. On the other hand, it has been reported that since 1950 shark populations have suffered a decline and affect the entire ecosystem, caused by overexploitation due to the consumption of meat and fins. In this context, international conventions, such as CITES (International Convention on Endangered Species of Wild Fauna and Flora), are fundamental to regulate the trafficking of these species to ensure the life of their populations. CITES has three appendices that include shark and rays species in danger of extinction by the IUCN. The present study suggests algorithms to identify dry fins of 37 shark species participating in the fin trade of 14 countries, demonstrating high sensitivity and specificity from image processing. The first methodology used a non-linear composite filter using the Fourier transform for each species, where we obtained 100% sensitivity and specificity. The second methodology was a neural network, where we got 90% efficiency. The neural network is the best methodology since it supports images with noise in the background. It can recognize shark fin images independently of rotation and scale, and it takes seconds to identify an image.

Publisher

CICESE

Publish date

2021

Publication type

Master thesis

Format

application/pdf

Language

Spanish

Citation suggestion

Carrillo Aguilar, L.A. 2021. Identificación de especies de tiburones con base en sus aletas dorsales secas a través del procesamiento de imágenes. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 71 pp.

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Repositorio Institucional CICESE

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