Applying computer‐aided photo‐identification to messy datasets: a case study of Thornicroft's giraffe (Giraffa camelopardalis thornicrofti)

Digital photography enables researchers to rapidly compile large quantities of data from individually identifiable animals, and computer software improves the management of such large datasets while aiding the identification process. Wild-ID software has performed well with uniform datasets controlling for angle and portion of the animal photographed; however, few datasets are collected under such controlled conditions. We examined the effectiveness of Wild-ID in identifying individual Thornicroft's giraffe from a dataset of photographs (n = 552) collected opportunistically in the Luangwa Valley, Zambia from March to October 2009. We assessed the programme's accuracy in correctly identifying individuals and the effect of five image quality factors on identification success: blurriness, background type and complexity, amount of sky and the presence of other giraffe. The programme correctly identified individuals in 71.6% of photographs. Background complexity was the only significant variable affecting identification success and removing background imagery reduced identification error by 52.8% (from 28.4 to 13.4%). Our results indicate higher levels of error than previously reported for Wild-ID. However, they also suggest the programme is an effective tool for quickly identifying individuals in large field datasets, especially if photograph backgrounds are removed beforehand and postanalysis visual verification is performed. Resume La photographie digitale permet aux chercheurs de compiler rapidement de grandes quantites de donnees sur des animaux identifiables individuellement, et les logiciels ameliorent la gestion de telles grandes quantites de donnees tout en facilitant le processus d'identification. Le logiciel Wild-ID a donne de bons resultats avec des donnees uniformes controlant l'angle de vue et la partie de l'animal photographiee, mais peu de donnees sont recoltees dans des conditions aussi bien controlees. Nous avons analyse l'efficacite de Wild-ID pour identifier individuellement des girafes de Thornicroft sur un ensemble de photos (n = 552) prises de facon aleatoire dans la vallee de la Luangwa, en Zambie, entre mars et octobre 2009. Nous avons evalue l'exactitude avec laquelle le programme identifie des individus et l'effet de cinq facteurs de qualite d'image sur la reussite de l'identification: flou, type et complexite du fond, quantite de ciel et presence d'autres girafes. Le programme a correctement identifie des individus sur 71.6% des photos. La complexite du fond etait la seule variable qui avait un effet significatif sur les chances d'identification, et l'enlevement de l'imagerie de fond reduisait les erreurs d'identification de 52.8% (de 28.4% a 13.4%). Nos resultats indiquent un taux d'erreur superieur a ce qui etait precedemment indique pour Wild-ID, mais ils suggerent aussi que ce programme est un outil efficace pour identifier rapidement des individus dans un vaste ensemble de donnees de terrain pour autant que le fond des photos soit enleve avant analyse et qu'une verification visuelle postanalyse soit realisee.