जानवरों की पहचान कैसे काम करती है

उपयोगकर्ता अपने कैमरा रोल से फोटो चुनता है या वास्तविक समय में किसी जानवर को कैप्चर करता है। अपलोड विलंबता कम रखते हुए दृश्य कंट्रास्ट को बेहतर करने के लिए छवि को ब्राउजर में स्केल और सामान्यीकृत किया जाता है।

विजन मॉडल जटिल पर्यावरणीय पृष्ठभूमि (जैसे पत्तियां, समुद्री पानी, बजरी, बर्फ) से अग्रभूमि के वन्यजीव को अलग करता है और विषय का आकार, मुद्रा और दिशा निर्धारित करता है।

सिस्टम प्रमुख आकृतिगत संकेत निकालता है: खोपड़ी और थूथन की ज्यामिति, फर या पंखों का पैटर्न (धारियां, रोसेट, काउंटर-शेडिंग), आंख और पुतली का आकार, पंजे या खुर की बनावट और शल्कों की संरचना।

निकाली गई दृश्य विशेषताओं को वर्गिकी पदानुक्रमों (जगत से लेकर वंश और प्रजाति तक) से मिलाया जाता है, और उन आकृतिगत रूप से मिलती-जुलती प्रजातियों को हटाया जाता है जो शारीरिक मानदंडों से मेल नहीं खातीं।

सिस्टम प्रतिशत भरोसा रेटिंग की गणना करता है और वैकल्पिक उम्मीदवार दिखाता है (उदाहरण के लिए, यदि अस्पष्ट रोशनी के कारण फोटो अफ्रीकी तेंदुआ या जगुआर दोनों हो सकती है)।

परिणाम दिखाने से पहले, हमारा सुरक्षा इंजन प्रजाति को विषैलेपन या खतरे की रेटिंग, व्यवहार संबंधी सावधानियों और IUCN रेड लिस्ट संरक्षण स्थिति (Least Concern से Critically Endangered तक) से टैग करता है।

उपयोगकर्ता को स्पष्ट बुलेट बिंदु मिलते हैं जो बताते हैं कि इस प्रजाति की पहचान क्यों की गई, मिलती-जुलती प्रजातियों के साथ एक-क्लिक साइड-बाय-साइड तुलना लिंक मिलते हैं, और सुधार रिपोर्ट करने के लिए प्रतिक्रिया चैनल मिलता है।

हमारा अनुमान इंजन उपयोगकर्ता की चुनी भाषा (अंग्रेजी, स्पेनिश, जर्मन, फ्रेंच, पुर्तगाली, इतालवी, जापानी, चीनी, हिंदी, अरबी, रूसी, डच, कोरियाई, तुर्की, इंडोनेशियाई) में नैदानिक चिह्न, सुरक्षा रेटिंग, ध्वनिक विवरण और प्राकृतिक इतिहास कथाएं गतिशील रूप से प्रारूपित करता है, जबकि सार्वभौमिक लैटिन वैज्ञानिक द्विनाम को सत्य मानक के रूप में स्थिर रखता है।