Resumen de Fourier-based contour descriptors to relax positional standardization of the otolith images in AFORO queries

Pere Martí i Puig, Amalia Manjabacas, Antoni Lombarte

• español

  El catálogo digital de otolitos AFORO permite la clasificación automática de otolitos desconocidos mediante la comparación con sus registros clasificados. Para ello, se utiliza el contorno del otolito, que se extrae de una imagen. En AFORO, las imágenes de otolitos siguen una estricta normalización posicional. Sólo se considera la sagita izquierda, y las imágenes deben mostrar la cara interna de todo el otolito, siendo visible el surco acústico (SA), con la cara dorsal (D) colocada hacia arriba y el rostrum (R) a la derecha. De la misma manera, el otolito en la imagen entrante a clasificar debe seguir la misma normalización posicional. Las variaciones respecto a la posición de referencia empeoran los resultados de la clasificación. En este trabajo se proponen descriptores de contorno robustos para extender esta funcionalidad de AFORO a las imágenes de otolitos mal normalizados, que contienen rotaciones, totalmente invertidos o que proceden de la sagita derecho (no del izquierdo). Estos descriptores se basan en la DFT (transformada discreta de Fourier) y podrían ampliar la funcionalidad de clasificación a imágenes entrantes tomadas y enviadas, por ejemplo, desde teléfonos inteligentes y en condiciones de trabajo muy diferentes.

• English

  The otolith digital catalogue AFORO allows unknown otoliths to be classified automatically by using a comparison with its classified records. To do this, the otolith’s contour, which is extracted from an image, is used. In AFORO, otolith images follow a strict positional normalization. Only the left sagitta is considered, and the images must show the internal side of the whole otolith, with the sulcus acusticus visible, the dorsal side (D) placed in the dorsal position and the rostral side (R) placed on the right. The otolith in the incoming image to be classified must also follow the same positional normalization. Variations from the reference position worsen the classification results. In this article, robust contour descriptors are proposed to extend this functionality of AFORO to the images of otoliths that are poorly normalized, contain rotations, are entirely inverted or came from the right rather than the left sagitta. These descriptors are based on the discrete Fourier transform and could extend the classification functionality to incoming images that are taken and sent, for instance, from smartphones in a wide range of working conditions.