German Journal of Herpetology

Faul, C., N. Wagner & M. Veith

In Issues 2022

Successful automated photographic identification of larvae of the European Fire Salamander, Salamandra salamandra. pp. 52-63 plus Supplementary document

Abstract. Computer-aided individual recognition of animals based on their natural markings has become an indispensable tool in ecology research. However, this is problematic in species with faint patterns. Here we test whether individually reared larvae of the European Fire Salamander (Salamandra salamandra) can be reliably recognized from images of their lateral tail patterns. We used Wild-ID software to (1) estimate the recognition uncertainty resulting from pre-processing the images, (2) quantify how pre-contrasting improves recognition, (3) assess the effect of ontogenetic pattern change on recognition until metamorphosis, and (4) test how recognition performs with larger image libraries. Our results show that discrimination of larvae is highly successful. Pre-processing did not lead to a relevant change in the recognition probability, while pre-contrasting even reduced the recognition probability. The shorter the time interval between two photos, the more readily an individual will be recognized. The overall recognition rate was 99.81%, with false rejection rates (FRR, calculated as the number of falsely rejected images divided by the number of matching attempts) amounting to 4.66, 0.77 and 0.20% for FRR1 (first image provided by Wild-ID does not match), FRR10 (none of the first ten images provided by Wild-ID matches) and FRR21 (none of the first 20 images provided by Wild-ID matches), respectively. These rates are among the lowest ever reported. The inclusion of images of 130 wild-caught larvae did not negatively affect successful individual recognition. Automated photo-identification may therefore be considered a reliable tool for fieldwork on European Fire Salamander larvae.

Key words. Amphibia, Caudata, false rejection rate, ontogenetic pattern change, photographic capture-recapture, tail pattern, Wild-ID.

Zusammenfassung: Die computergestützte individuelle Erkennung von Tieren anhand ihrer natürlichen Muster ist zu einem unverzichtbaren Instrument in der Ökologie geworden. Bei Arten mit nur schwachen Mustern ist dies jedoch problematisch. Wir untersuchen in dieser Studie, ob individuell aufgezogene Larven des Europäischen Feuersalamanders (Sala­mandra sala­mandra) anhand von Bildern ihrer seitlichen Schwanzmuster zuverlässig erkannt werden können. Wir verwendeten Wild-ID, um (1) die aus der Vorbearbeitung der Bilder resultierende Erkennungsunsicherheit abzuschätzen, (2) zu quantifizieren, wie unterschiedliche Vorkontrastierungen die Erkennung verbessern, (3) die Auswirkung der ontogenetischen Musterveränderung auf die Erkennung bis hin zur Metamorphose zu beurteilen und (4) zu testen, wie die Erkennung bei größeren Bildbibliotheken funktioniert. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Unterscheidung von Larven sehr erfolgreich ist. Die Vorbearbeitung führte zu keiner relevanten Veränderung der Erkennungswahrscheinlichkeit, während die Vorkontrastierung die Erkennungswahrscheinlichkeit sogar reduzierte. Je kürzer das Zeitintervall zwischen zwei Fotos ist, desto leichter ist die Erkennung. Die Gesamterkennungsrate lag bei 99,81 %, wobei die Raten fälschlich zurückgewiesener Bilder (FRR, berechnet als Anzahl der falsch zurückgewiesenen Bilder geteilt durch die Anzahl der vorgenommenen Tests) zwischen 4,66 %, 0,77 % und 0,20 % für FRR1 (erstes von Wild-ID geliefertes Bild stimmt nicht überein), FRR10 (keines der ersten zehn von Wild-ID gelieferten Bilder stimmt überein) bzw. FRR21 (keines der ersten 20 von Wild-ID gelieferten Bilder stimmt überein) lagen. Diese gehören zu den niedrigsten jemals beobachteten Fehlerraten. Die Einbeziehung von Bildern von 130 wild gefangenen Larven hatte keinen negativen Einfluss auf die erfolgreiche Erkennung von Individuen. Insofern ist die automatische Foto­identifizierung ein zuverlässiges Instrument für die Feldarbeit mit Larven des Europäischen Feuersalamanders.

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