Пятновые рисунки: — — — — CultureMass.ru

Содержание

3.1 Чёрно-белая графика (линейная, пятновая, линейно-пятновая, точечная). Способы графической подачи эскизов

Бесчастнов. Графика натюрморта — Стр 12

Рис. 112. Г. Оберландер. Книжное оформление. Середина XX в. Тушь, перо

При возрождении древних художе-		форм. Черное пресс-папье и книжные
ственных основ ксилографии в России		переплеты придают композиции урав-
В.А. Фаворский использовал возмож-		новешенность, а штриховые удары на
ности выразительных средств гравю-		стеклянной рюмке с карандашами
ры. Для этого достаточно изучить его		«держат» зрительный центр компози-
известный «Натюрморт с книгами»,		ции (рис. 110). Сочетание линии, штри-
который можно назвать энциклопе-		ха и пятна распространено в натюр-
дией выразительных и изобразитель-		мортных зарисовках кистью (рис. 111).
ных возможностей элементов графики.		Линия, штрих и точка чаще всего
В работе применены черный и белый		применяются в гравюре на металле.
штрихи, черная и белая линии и чер-		Точки используются как продолже-
ное и белое пятна, которые в сочетании		ние штриха или линии для создания
образуют сложную, играющую светом		плавного перехода к свету и для фак-
пространственную среду. Фаворский		турных проработок. Технически это
сравнивал черный штрих в гравюре		сочетание элементов графики было
с теплым цветом, идущим в глубину,		лучше всего использовано в репро-
а белый штрих — с холодным, иду-		дукционной гравюре XVIII–XIX вв.
щим из глубины на зрителя. Черные и		Художественное использование точки
белые пятна то подчеркивают массив-		в сочетании с линией и штрихом мож-
ность и предметность книги, то выяв-		но увидеть в искусстве В. Ван Гога,
ляют пространство картинного поля.		П. Пикассо, В.В. Кандинского и других
Линии в данном натюрморте не явля-		художников, любящих рисунок. Много
ются главенствующими, они только		таких изображений в гравюре и книж-
определяют силуэтность предметных		ном оформлении (рис. 112).

ГБОУДОД г. Москвы «Детская художественная школа имени М.А. Врубеля»: Внимание! Задания по предметам!

30 марта 2020

    Здравствуйте, дорогие учащиеся и их родители/законные представители!
В это непростое время не будем унывать – проведем время с пользой!  Мы, преподаватели и администрация ГБУДО г.Москвы «ДХШ им. М.А.Врубеля» постараемся, чтобы оно прошло продуктивно.
Дорогие ребята, поздравляем вас с началом 4-й четверти. Мы с вами на протяжении учебного года прошли уже значительным объем материала по всем учебным дисциплинам. Все вы, в том числе учащиеся первых классов, уже многое умеете делать самостоятельно, поэтому мы, верим, что вы успешно справитесь с предложенными заданиями. Ваши преподаватели в сложившейся ситуации дистанционно помогут вам – проверят работы, ответят на возникающие вопросы, проконсультируют.

РЕБЯТА, ВЫПОЛНЕННЫЕ РАБОТЫ НЕОБХОДИМО ПРЕДОСТАВИТЬ ДИСТАНЦИОННО СВОИМ ПРЕПОДАВАТЕЛЯМ ПО ДАННЫМ ПРЕДМЕТАМ! Если вы еще не связались с вашим преподавателем в дистанционной форме (электронная почта, мессенджер WhatsApp, соцсети) – напишите, пожалуйста, об этом письмо с указанием вашей группы и преподавателей на электронный адрес школы [email protected].

Также, ребята, выполненные задания необходимо предоставлять вашим преподавателям СОГЛАСНО РАСПИСАНИЮ ЗАНЯТИЙ.

Предлагаем задания для учащихся с 1-го по 5-й класс по предметам «Рисунок» и «Живопись», рассчитанные на выполнение в домашних условиях. Задания по остальным предметам будет выложены на сайт школы позднее. Пожалуйста, следите за информацией о сложившейся ситуации на нашем официальном сайте.

1 КЛАСС
РИСУНОК: Зарисовки обуви (ботинки, туфли, кроссовки, кеды и др.) в разных ракурсах.
Задача: Самостоятельно найти композицию, выбрать ракурс, пробовать работать с разными изобразительно-выразительными средствами (штрих, точка, пятно, линия)
Пробуем разные материалы: графитный карандаш, гелевая ручка, маркер, тушь. Пробуем совместить техники в разных комбинациях.
Формат А4 (можно А3). Количество: 3 зарисовок в неделю.
ЖИВОПИСЬ: Зарисовки овощей и фруктов различных по форме и фактуре при разном освещении (холодный свет из окна, теплое освещение).

Задача: Проследить особенности теплого и холодного освещения (тепло-холодность цветового решения на свету и в тени).
Материалы: акварель.
Формат А4 (для двух зарисовок). Количество: 3 зарисовки в неделю.

2 КЛАСС
РИСУНОК: Зарисовки предметов быта. «Непоставленый натюрморт» — нужно найти композицию в случайно стоящих/лежащих предметах на столе или на полу.
Задача: Увидеть композицию, подобрать ракурс, закомпоновать предметы в нескольких вариантах. Нужно выполнить линейно-пятновой рисунок: показать свет и тень. Также пробуем пятновой рисунок – рисуем только тени.
Пробуем разные материалы: графитный карандаш, гелевая ручка, маркер, тушь.
Формат А4 (можно А3). Количество: 3 зарисовок неделю.
ЖИВОПИСЬ: Зарисовки цветом обуви.
Задача: Изучаем разнообразную форму, цветовое решение на свету и в тени.
Материалы: акварель.
Формат А3. Количество: 3 зарисовки в неделю.

3 КЛАСС
РИСУНОК: Зарисовки интерьера комнаты (можно вид из окна).
Задача: нарисовать интерьер и предметы, находящиеся в нем, с учетом перспективы. Фронтальная и угловая композиция.
Материалы на выбор: графитный карандаш, гелевая ручка, маркер, тушь.
Формат А3. Количество: 2 зарисовки за неделю (фронтальная и угловая композиции)
ЖИВОПИСЬ: «Пространственный натюрморт» — постановка на стуле/табурете (стул изображается целиком в пространстве с предметами на нем).
Задача: Изучаем особенности построения пространства при дневном освещении.
Материалы: акварель, гуашь (по выбору).
Формат А3. Количество: 1 длительная зарисовка в неделю с предварительными эскизами (композиционный поиск).

4 КЛАСС
РИСУНОК: Зарисовки людей в разных позах, а также рисунок одной позы с разных сторон. (Если нет возможности попросить кого-либо позировать – автопортрет на формате А2).
Материалы на выбор: графитный карандаш, угольный карандаш, уголь, гелевая ручка, маркер.
Формат одной зарисовки А4. Количество: минимум 15 зарисовок в неделю.

ЖИВОПИСЬ: Фрагмент интерьера при дневном освещении и наброски фигуры человека кистью.
Задача: Изучаем особенности построения пространства при дневном освещении и особенности пластики человеческой фигуры в «конртажуре» (работа пятном).
Материалы: акварель, гуашь (по выбору).
Формат А3. Количество: наброски фигуры человека минимум 10 шт., 1 длительная зарисовка интерьера (с композиционном поиском в цвете и линейных на менее 4 шт.) в неделю.

5 КЛАСС
РИСУНОК: Зарисовки людей в разных позах, а также рисунок одной позы с разных сторон. (Если нет возможности попросить кого-либо позировать – автопортрет на формате А2).
Материалы на выбор: графитный карандаш, угольный карандаш, уголь, гелевая ручка, маркер.
Формат одной зарисовки А4. Количество: минимум 15 зарисовок в неделю.
ЖИВОПИСЬ: Фрагмент интерьера при дневном освещении и наброски фигуры человека кистью.
Задача: Изучаем особенности построения пространства при дневном освещении и особенности пластики человеческой фигуры в «конртажуре» (работа пятном).
Материалы: акварель, гуашь (по выбору).
Формат А3. Количество: наброски фигуры человека минимум 10 шт., 1 длительная зарисовки интерьера (с композиционном поиском в цвете и линейных — не менее 4 шт.) в неделю.

Натюрморт в графике. Презентация к предметам: рисунок, композиция станковая, композиция прикладная. | Презентация к уроку на тему:

Слайд 1

Натюрморт в графике Презентация к предметам: рисунок, композиция станковая. Преподаватель класса «Живопись» Мухамедова Л.В. «Ольховская детская школа искусств ».

Слайд 2

Натюрморт – один из наиболее популярных жанров станковой графики. Художник начинает поиски выразительности и цельности композиции уже при постановке натюрморта. Из чего бы состоял натюрморт – геометрических тел, бытовых предметов, музыкальных инструментов или предметов, находящихся в мастерской художника, он должен быть интересен, выразителен, иметь свою характерную особенность.

Слайд 3

Всегда есть что-то главное, на чём строится постановка. Это может быть предмет переднего или дальнего плана простой или сложной формы, вокруг которого группируются остальные. Часто в графике им становится высокий белый или чёрный предмет, но возможна и небольшая группа. Все они должны быть разными по величине и форме, что позволяет установить между ними пропорциональные, ритмические и пластические связи. В процессе поиска композиции натюрморта предметы перемещают относительно друг друга, а так же заменяют. В итоге композиция приобретает цельность, ясность, упорядоченность во всём в силу закономерностей её построения. В зависимости от замысла художник выбирает формат изобразительной плоскости с определённым пропорциональным соотношением сторон. Помощницей в выборе формата может послужить визирная рамочка из бумаги или картона в виде прямоугольника или квадрата.

Слайд 4

Чтобы усилить впечатление стройности и лёгкости натюрморта, выбирают вертикальный формат; для передачи панорамности пространства – горизонтальный, для создания устойчивости и статичности — квадратный. Выбрав формат и размер бумаги, приступают к построению композиции. Если в неё включены крупные предметы, то необходимо уменьшить их изображение по отношению к натуральной величине. Мера уменьшения изображения объектов называется масштабом.

Слайд 5

При рисовании надо учитывать, что крупная форма значительно уменьшает формат и глубину пространства, а мелкая – увеличивает. Примерами могут послужить два варианта композиционного решения натюрморта с зеркалом. Крупным предметам тесновато в отведённом им пространстве – значит, недостаточно продуман масштаб и формат. В связи с этим возникла необходимость введения дополнительного предмета – яблока, увеличения площадей фона, создания пятен драпировок, изменение формата. Благодаря внесённым изменениям второй вариант получился более выразительным и целым.

Слайд 6

Пятновая графика – самая строгая графическая техника. Плоские чёрные и белые пятна – её основные элементы. Художник организует их в изображения, придавая выразительность каждому пятну и произведению в целом. Основа, на которой строится художественный образ – чёткость формы, её размер, конфигурация, характер движения, читаемость и другие факторы. Сравнивая между собой натюрморты с линейным, точечным и пятновым решениями важно отметить, что приобрести умение добиваться цельности композиции гораздо проще именно в. пятновой графике.

Слайд 9

Характер взаимодействия белых и чёрных пятен подчиняется замыслу художника. Он проявляется как в решении объёмно-пространственных композиций, связанных с освещением объектов, так и в плоскостных, лишённых глубины пространства. Для объёмно-пространственного решения композиций характерна передача трёхмерного пространства с помощью светотени и перспективы. Сходство предметов с их изображениями становится ещё более условным, чем в рисунке и лишь иллюзорно приближается к реальности. Перспективное построение обеспечивает создание такого же условного неглубокого пространства. Собственные и падающие от предметов тени, как результат направленного освещения натюрморта, являются неотъемлемым признаком объёмно-пространственного изображения.

Слайд 10

Но падающие тени, передающие и организующие пространство, могут принимать различную форму: повторить силуэт предмета или принять любые очертания, не имеющие ничего общего с ним, то есть трактуются свободно, подчиняясь замыслу художника. Для плоскостного решения композиции характерна двухмерность, плоская форма предметов за счёт полного отказа от передачи объёма и глубины пространства, роль которого будет выполнять такой же плоский фон. Предметы натюрморта могут быть трансформированы, изменены по форме и размеру, заменены другими.

Слайд 11

Деформация (искажение) как приём художественной выразительности может быть использована для передачи экспрессивности через нарушение пропорций, преувеличение элементов формы и т.д. Однако важно при этом сохранить узнаваемость изначальной постановки натюрморта.

Глубинно-пространственная композиция — презентация онлайн

ПО-7
Абадиер Мария
Основы композиции
Дизайнерский рисунок
Введение в дизайн
2016
ПО-7
Мария Куклёва
Преподаватель
Головань О.Б.
Основы композиции
Тема 1. Изобразительные единицы на плоскости.
Тема 2. Ассоциативные образы.
Тема 3. Объемная форма. Контраст, нюанс.
Тема 4. Модуль. Метр, ритм.
Тема 5. Ритмическая композиция в рельефе.
Тема 6. Свойства поверхности: текстура, фактура.
Фронтальное пространство.
Тема 7. Ассоциативные образы
Тема 8. Симметрия. Стилизация биоформы.
Тема 9. Масштаб, пропорции.
Тема 10. Глубинно-пространственная композиция.
Итоговая композиция: время, пространство, память.
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Головань О.Б.
Основы композиции
Тема 10. Глубинно-пространственная композиция
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Головань О.Б.
Основы композиции
Итоговая композиция: память.
ПО-7
Мария Куклёва
Преподаватель
Когон М.Е.
Дизайнерский рисунок
ТЕМА 1
Метаморфозы
ТЕМА 11
Наброски
Случайные натюрморты
Рисование спецтехниками
Рельефы (бумагопластика)
ТЕМА 2
Режиссерский ряд
ТЕМА 3
Тонально-фактурная шкала
ТЕМА 4
Пятновые абстрактные
композиции
ТЕМА 12
Упражнение на точное
рисование (копия букв
определенного шрифта)
ТЕМА 5
Абстрактная раскадровка
ТЕМА 6
Ритмическая строка
ТЕМА 13
«Ни дня без линии»
ТЕМА 7
Шрифтовая композиция
ТЕМА 14
ТЕМА 8
Копия портрета эпохи
Возрождения (Италия)
в 4-х техниках
Иллюстрация к литературному
произведению или сюжетная
раскадровка
ТЕМА 15
Проект «Дорога из дома в
институт»
ТЕМА 16
Как меня видит мой телефон
или планшет
Тема 17
Проект «Сустав человека в
произведении большого
мастера»
ТЕМА 9
ТЕМА 10
Натюрморт (фризовая
ритмическая композиция) в
3-х техниках
Работа с одним объектом
в разных форматах
(ракушки)
Ознакомительный
рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 1. Метаморфозы
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 1. Метаморфозы
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 1. Метаморфозы
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 1. Метаморфозы
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 1. Метаморфозы
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 1. Метаморфозы
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 1. Метаморфозы
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 2. Режиссёрский ряд
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 2. Режиссёрский ряд
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 2. Режиссёрский ряд
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 3. Тонально-фактурная шкала
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 3. Тонально-фактурная шкала
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 4. Абстрактные пятновые композиции
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 4. Абстрактные пятновые композиции
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 4. Абстрактные пятновые композиции
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 4. Абстрактные пятновые композиции
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 5. Абстрактная раскадровка
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Мария Куклёва
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 6. Ритмическая строка
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Мария Куклёва
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 7. Шрифтовая композиция
Дизайнерский рисунок
Копии картины Тициана «Погрудный портрет старика»
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 8. Копия портрета эпохи Возрождения в 4-х техниках
Дизайнерский рисунок
Копии картины Тициана, «Погрудный портрет старика»
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 8. Копия портрета эпохи Возрождения в 4-х техниках
Дизайнерский рисунок
Иллюстрация к рассказу
Варлама Шаламова
«Чужой хлеб»
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 9. Иллюстрация к литературному произведению
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 10. Натюрморт-фриз в трёх техниках
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 10. Натюрморт-фриз в трёх техниках
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 10. Натюрморт-фриз в трёх техниках
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 11. Натюрморт в формате А2
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 12. Работа с моделью в разных форматах
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 12. Работа с моделью в разных форматах
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 13. Наброски
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 13. Наброски
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 13. Наброски
Дизайнерский рисунок
По анимационному фильму
киностудии Dreamworks Pictures
«Шрек»
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 14. Быстрый скетчинг по сказке
Дизайнерский рисунок
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 15. Упражнение на точное рисование
Дизайнерский рисунок
По мотивам мультфильма
«Итальянка в Алжире»
режиссеров Джианини и
Луззати
ПО-7
Абадиер Мария
Преподаватель
Когон М.Е.
Тема 16. Рисунки по мотивам мультфильма
Дизайнерский рисунок
ПО 7
Абадиер Мария
преподаватель
Татьяна Островерхова
ТЕМА 1. Буква-знак
ВВЕДЕНИЕ В ДИЗАЙН
ПО 7
Абадиер Мария
преподаватель
Татьяна Островерхова
ТЕМА 2. Слово-знак
ВВЕДЕНИЕ В ДИЗАЙН
ПО 7
Абадиер Мария
преподаватель
Татьяна Островерхова
ТЕМА 2. Слово-знак
ВВЕДЕНИЕ В ДИЗАЙН

Изображение предметного мира. «Натюрморт»

Урок изобразительного искусства

Тема: «Изображение предметного мира. Натюрморт (силуэт)»

Цель урока:

1.Нравственное и эстетическое воспитание учащихся по средствам изучения искусства силуэтной графики, получение знаний практических умений и навыков по выполнению изображений предметного мира- натюрморт, используя такие элементы графики, как: пятновая графика, силуэт.

Задачи урока:

Образовательные:

— формирование знаний о силуэтной графики

— формирование умений и навыков выполнения изображения в технике силуэтной графики

-формирование знаний о жанре натюрморта, об особенностях его композиционного решения.

Развивающие:

-развитие внимания, мышления, памяти

-развитие познавательной и творческой активности

-развитие интереса к искусству силуэта

— развитие мелкой моторики и точности движения рук

Воспитательные:

-Воспитание интереса к силуэту, пятновой графике. Оборудование: альбомный лист, карандаш, тушь, ластик, кисточка, ветошь.

Ход урока

1. Организационный момент

2. Приветствие.

Сегодняшний урок хочется начать с замечательных строк, зовущих к упорству, трудолюбию, радости жизни, творчеству. Пусть они станут и вашим девизом:

Не можешь – узнай,

Не знаешь – узнай,

Не бойся тропы отвесной,

Пробуй, ищи, свершай, достигай,

Чтоб жизнь твоя стала песней.

Л. Татьяничева

3. Повторение изученного

— Какие вы знаете основные выразительные средства в изобразительном искусстве? (рисунок, композиция, колорит).

— Какие вы знаете виды рисунка? (набросок, эскиз, этюд).

— Что такое композиция? (система правил и приемов расположения частей картины в единое целое, умение точно разместить изображение на листе).

— Какие главные средства композиции вы знаете? (композиционный центр, контраст, ритм, цвет, фон или среда или пространство).

— Что такое композиционный центр? (главное в изображении, выделяется цветом, размером, освещением, но не всегда может быть в центре картины – зависит от расположения предмета и точки зрения).

— Какие жанры изобразительного искусства вы знаете? (портрет, пейзаж, натюрморт, анималистический, бытовой, исторический, сказочно-былинный, батальный).

4. Сообщение темы урока

— Посмотрите на эти репродукции картин. Художники просто изображают обычные вещи быта, цветы, снедь. Далеко не все угадывают, что кроется за этим.

— К какому жанру изобразительного искусства можно отнести эти картины? (натюрморт).

— Попробуйте дать название каждой картине.

— Послушайте стихотворение – загадку.

Если видишь на картине

Чашку кофе на столе,

Или морс в большом графине,

Или розу в хрустале,

Или бронзовую вазу,

Или грушу, или торт,

Или все предметы сразу

Знай, что это …(натюрморт).

— Сегодня на уроке вы познакомитесь с одним из красивейших жанров изобразительного искусства – натюрмортом, узнаете об особенностях его композиционного решения. Вам предстоит самим составить натюрморты.

5. Изучение нового материала

Из истории натюрморта.

«Натюрморт» — от французского «мертвая натура» — жанр изобразительного искусства, изображение различных предметов обихода, вещей, снеди (овощи, фрукты, хлеб и т. д.), цветов и прочего. В голландском и немецком языках суть натюрморта выражается как тихая жизнь вещей, полная своих внутренних событий, жизнь, которую мы так редко замечаем. Возник этот жанр около 400 лет назад в Голландии и Испании.

Задача художника в области натюрморта состоит не только в передаче вещей самих по себе, но и в том, чтобы выразить отношение к ним человека данной эпохи, а через них и к окружающему миру.

Жанр натюрморта в графике

Натюрморт- небольшое по объёму, но чрезвычайно важное для понимания принципов графики задание на решение простых форм.

Элементы графики и методы их организации в графической композиции в задании « Натюрморт» могут быть проиграны» во всех возможных вариантах. «Мёртвая» натура- натюрморт-, являясь творческой лабораторией художников, позволяет легко составить композицию формального типа и провести формальный поиск собственных творческих приёмов.

В живописи натюрморт стал так же популярен, как портрет, или исторические композиции с рубежа 16-17 в.в. Поиски в области живописного натюрморта в конце 19 начале 20 веков сделали возможным существование творческого н6атюрморта в графике.

Пятновая графика, силуэт

В пятновой графике основным изобразительным элементом являются цветные пятна(плоскости). В крайнем выражении пятновая графика приходит к искусству силуэта. Пятновая графика не менее, а, может быть, даже более условна, чем линейная. Она двухмерна и стремиться к иллюзии глубины. Создание различных по конфигурации пятен- плоскостей определяет изобразительные формы.

В истории чёрно- белой пятновой графики натюрморта нет таких ярких имён, как Ф.Валлотон, Е.С. Кругликова, Г. Нарбут. Искусство силуэта, на ниве которого славно потрудились Ф. П. Толстой и Е. М. Бем, было направленно в основном на портретные изображения человека и графику животных. Но это не означает, что чёрно- белая пятновая графика мало пригодна для изображения натюрморта.

Пятновая натюрмортная графика в чёрно- белом выражении наиболее ясно была реализована в книжной и журнальной графике. Силуэтами ваз с цветами, бокалов, бутылок и других подобных предметов заполнена периодическая часть эпохи модерна и первой трети XX в.

В миниатюрных изданиях силуэты предметов быта смотрелись изысканно. Силуэты вещей, конечно, не столь узнаваемы, как силуэты людей, но в ярких своих проявлениях они не менее интересны.

Основы натюрморта

Компоновка предметов в натюрморте- это дело кропотливое, требующее некоторых знаний.

Первое- это правильное расположение массы фигур на листе. Она не должна слишком сильно съезжать вверх, или же, наоборот, вниз. Также, как и в право, и лево.

Последовательность и правила работы над натюрмортом.

— Чтобы работа над натюрмортом была по-настоящему интересной и полезной, натюрморт должен быть хорошо составлен и правильно поставлен. А это начало творчества и не такое простое, как может показаться. Здесь уже проявляется вкус и композиционное чутье художника.

В искусстве жестких рецептов нет. Но определенные правила в натюрморте все же есть. (схемы натюрморта, но не следует думать, что предметы натюрморта надо обязательно располагать по схемам)

1. Набор предметов не может быть случайным, их должно что-то объединять, роднить, в них должна быть заложена определенная идея, тема. Например, предметы труда, растения, плоды или кушанья, старинные или бытовые вещи и т. д.

2. Сама постановка. Если рассматривать предметы слишком далеко друг от друга, в композицию может войти пустота, если слишком сблизить – натюрморт может получиться слишком тяжелым, громоздким. Одинаковые предметы, расположенные по одной линии, создадут впечатление скучного однообразия. Хорошо когда чередуются светлые и темные предметы, тяжелые и более изящные по форме.

3. Натюрморт должен иметь композиционный центр – предмет либо самый крупный, либо самый яркий, либо наиболее выразительный. Но композиционный центр не обязательно должен совпадать с центром геометрическим.

4. Предметы должны быть сгруппированы так, чтобы уже ничего не хотелось убрать, передвинуть или добавить.

5. Свободный, легкий передний план. Наиболее тяжелые, крупные предметы должны находиться где-то сзади; более легкие – перед нами, а самый первый план должен быть совсем свободным, открытым.

6. Актуализация знаний

— Ваша задача составить натюрморт. Выбрать предметы и расположить их так, чтобы они смотрелись с интересом. Объяснить свой замысел.

7. Практическая работа

Составить натюрморт. (контроль правильности выполнения приемов работы; оказание помощи учащимся, испытывающим затруднения).

— Не забывайте о реальности – яблоко не должно быть больше кувшина и т. д.

7. Итог урока

— Над каким изображением на картинах вы сегодня работали? (над натюрмортом).

— Что такое натюрморт? (предметы неживой природы: цветы, рыба, дичь, утварь).

— Натюрморт может многое рассказать зрителю, напомнить про солнце, про лето или другое время года, пробудить радость или грусть.

Творческие работы учащихся 7- «А» класса МОУ СОШ №6 Владимирской области города Кольчугино

Отбор лучших фор-эскизов в коллекцию

ДЕКОНТРУКЦИИ И МОДУЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Отчёт по практике УП.01.03 «Разработка дизайн-проекта»

Руководитель	И.В. Кириллова
Студент группы Д 11-11	Н.С. Огородова

СОДЕРЖАНИЕ

	стр.
1 Исследование
1.1 Анализ творческого источника
1.2 Наименование и назначение коллекции
2 Формирование композиционного замысла
2.1 Разработка абстрактных эскизов	4-5
2.2 Фор-эскизная разработка моделей (концепция)
2.3 Отбор лучших фор-эскизов в коллекцию
2.4 Поиск колорита
2.5 Разработка фор-эскиза многофигурной композиции
3 Художественное эскизирование коллекции

Исследование

Анализ творческого источника

Для разработки эскизов моделей был взят за основу национальный костюм Карачаевцев. Женский костюм приталенный, линия талии горизонтальная, юбка слегка расширена к низу (см. рис. 1). Мужской костюм прямой, с сильно расширенным плечевым поясом или плотно облегающий до талии, с постепенным расширением книзу (см. рис. 2. В костюмах четкие линии, которые еще дополнительно окантованы широкими лентами. Костюм свободный, не сковывает движений.

Рисунок 1 – женский костюм карачаевцев.

Рисунок 2 – Мужской костюм карачаевцев.

Наименование и назначение коллекции

Стилевое решение −− эклектика: классика и фантазийные элементы.

Одежда повседневная мужская и женская pret-a-porter, для младшей возрастной группы. Рекомендуемый сезон – осень.

Коллекция предполагает следующий ассортимент изделий: юбки, мужские брюки, сарафан, пиджаки, жилеты, блузы.

Рекомендуемый размеро-рост: 182-100 (для мужчин), 170-88 (для женщин).

Формирование композиционного замысла

Разработка абстрактных эскизов

Разработано девять пятновых эскизов приталенного силуэта (см. рис. 3), которые отображают силуэт костюма карачаевцев. Кроме того разработаны пятновые эскизы трапециевидного и прямого силуэта (см. рис. 4,5).


Рисунок 3 − Пятновые эскизы. Приталенный силуэт.

Рисунок 4 − пятновые эскизы. Трапециевидный силуэт.	Рисунок 5 − пятновые эскизы. Прямой силуэт.

2.2 Фор-эскизная разработка моделей (концепция)\

В разработке коллекции современной одежды использован метод модульного проектирования, где модулем является декоративная отлетная деталь. Форма модуля повторяет оформление низа рукавов национального женского костюма. Четкость и графичность линий подчеркивают широкие бейки по краю модуля и конструктивным линиям внутри костюма. Мелкая полоска ткани придает костюмам классический оттенок.

Рисунок 6 – Линейные фор-эскизы.

Отбор лучших фор-эскизов в коллекцию

В процессе работы доработаны и дополнены линейные фор-эскизы. Выявлено четкое расположение декора, определен размер модуля, доработан ассортимент.

Рисунок 7 – фор-эскизы.

Поиск колорита

Найден колорит: серый, черный, белый, болотный. Распределены цветовые пятна в следующем порядке: в мужских моделях присутствует больше ахроматических цветов, в женских преобладает болотный.

Точечная диаграмма

— обзор

Шаг 1.

График Δ p в зависимости от времени t для каждой из трех наблюдательных скважин на логарифмическом графике того же масштаба, что и на Рисунке 1.100. Полученные графики с соответствующим соответствием на кривой типа показаны на рис. 1.107.

Шаг 2.

Выберите одну и ту же точку согласования давления на шкале давления для всех наблюдательных скважин; однако точка совпадения на временной шкале различается для всех скважин:

Точка совпадения	Скважина 1-D	Скважина 5-E	Скважина 1-E
( p _D) _MP	0.26	0,26	0,26
( т _D/ r ² _D)	1,00	1,00	1,00
(Δ p )	−10,00	−10. 00	−10,00
( т ) _MP	72,00	92,00	150,00

Шаг 3.

От точки согласования давления используйте уравнение 1.6.11 для определения k¯:

k¯ = kminkmax = [141.2QBμh] (pDΔp) MP = kminkmax = [141.2 (−115) (1.0) (1.0) 25] (0.26−10) = 16.89md

или:

kminkmax = (16,89) 2 = 285,3

Шаг 4.

Использование точки согласования по времени ( t, t _D/ r ² _D) _MP для каждой наблюдательной скважины , примените уравнения 1.6.13 — 1.6.15, чтобы получить:

Для скважины 1-D с ( x ₁, y ₁) = (0,475):

y12kx + x12ky − 2x1y1kxy = ( 0.0002637ϕμct) × ((k¯) 2 [(tD / rD2) t] MP) (475) 2kx + (0) 2ky − 2 (0) (475) = 0,0002637 (285,3) ϕμct (721.0)

Упрощение дает:

(A) kx = 2,401 × 10−5ϕμct

Для скважины 5-E с ( x ₂, y ₂) = (475,0):

(0) 2kx + (475) 2ky − 2 (475) (0) kxy = 0,0002637 (285,3) ϕμCt (921,0)

или:

(B) ky = 3,068 × 10−5ϕμct

Для скважины 1-E с ( x ₃ , y ₃) = (475,514):

(514) 2kx + (475) 2ky − 2 (475) (514) kxy = 0.0002637 (285,3) ϕμct (1501,0)

или:

Шаг 5.

Объедините уравнения от A до C, чтобы получить:

( D) kxy = 4.059 × 10−6ϕμct

Шаг 6.

Используя уравнения A, B и D в уравнении 1.6.12, получаем:

[kxky] −kxy2 = (k¯) 2 [(2.401 × 10−5) (ϕμct) (3,068 × 10−5) (ϕμct)] — (4,059 × 10−6) 2 (ϕμct) = (16,89) 2 = 285,3

или:

ϕμct = (2,401 × 10− 5) (3,068 × 10−5) — (4,059 × 10−6) 2285.3 = 1,589 × 10−6cp / psi

Шаг 7.

Решите для c _t:

ct = 1,589 × 10−6 (0,20) (1,0) = 7,95 × 10−6psi − 1

Шаг 8.

Используя вычисленное значение φμc _t из шага 6, то есть φμc _t = 1,589 × 10 ⁻⁶, в уравнениях A, B и D, решить для k _x, k _y и k _xy :

kx = 2,401 × 10−51.589 × 10–6 = 15,11 мДК = 3,068 × 10–51,589 × 10–6 = 19,31 мДКси = 4,059 × 10–61,589 × 10–6 = 2,55 мд

Шаг 9.

Оцените максимальное значение проницаемости, применив Уравнение 1.6.7 дает:

kmax = 12 [(kx + ky) + (kxky) 2 + 4kxy2] = 12 [(15.11 + 19.31) + (15.11−19.31) 2 + 4 (2.55) 2] = 20.5md

Шаг 10.

Оцените минимальное значение проницаемости с помощью уравнения 1.6.8:

kmin = 12 [(kx + ky) 2− (kxky) 2 + 4kxy2] = 12 [(15.11 + 19.31 ) — (15,11−19,31) 2 + 4 (2,55) 2] = 13.9md

Шаг 11.

Оцените направление k _max из уравнения 1.6.9:

θmax = arctan (kmax − kxkxy) = arctan (20,5−15,112,55) = 64,7 ° при измерении + xaxis

Точечные пятна

Пятна на взрослых пятнистых саламандрах похожи на отпечатки пальцев на людях: каждая саламандра имеет свое собственное уникальное созвездие отметин. (фото © Brett Amy Thelen)

Пятна на взрослых пятнистых саламандрах похожи на отпечатки пальцев на людях: каждая саламандра имеет свое собственное уникальное созвездие отметин, по которым можно отличить этого человека от всех остальных.Мы предприняли специальный проект по созданию базы данных фотографий отдельных пятнистых саламандр на хорошо зарекомендовавших себя переходах дорог для амфибий, связанных с нашими бригадами по пересечению саламандр. Со временем эти точечные записи могут предоставить значимую информацию о годовой выживаемости популяций пятнистых саламандр, которым приходится переходить дороги, чтобы добраться до своих гнездовых бассейнов. Читайте советы о том, как делать фотографии для включения в базу данных!

Палка с пятнами

Хотя мы любим видеть и обмениваться фотографиями всех видов амфибий, только пятнистые саламандры имеют уникальные отметины, поэтому в эту базу данных будут включены только фотографии пятнистых саламандр.

Время после времени

Пятнистые саламандры — существа по привычке, год за годом возвращающиеся в одни и те же места размножения. Ценность базы данных точечных паттернов заключается в сравнении изображений с одних и тех же участков из года в год и в наблюдении за тем, какие отдельные саламандры появляются повторно.

Эта пятнистая саламандра была найдена на пересечении Северной Линкольн-стрит в Кине как 11.04.14 (слева), так и 27.04.14 (справа). Обратите внимание на характерный точечный рисунок на голове и верхней части спины животного, который уникален для этого человека.Смотрите другие фотографии отдельных саламандр, которые встречались несколько раз здесь.

Новинка 2020 года! Хотя в прошлом мы принимали фотографии со многих сайтов, для простоты управления данными теперь мы концентрируем наши усилия на нескольких давно установленных сайтах, на которых год за годом постоянно присутствуют саламандры и волонтеры. В дальнейшем, пожалуйста, отправляйте только точечные фотографии со следующих переходов:

Северная Линкольн-стрит (Кин)
Джордан Роуд (Кин)
Matthews Road (Суонзи)
Swanzey Lake Road (Суонзи)
Nelson Road (Нельсон)

Выстрелы в голову

Лучший способ определить пятно — это посмотреть на верхнюю часть головы саламандры и верхнюю часть спины, поэтому сделайте снимок сверху и убедитесь, что голова и спина четко видны и находятся в фокусе.У вас будет лучший снимок, если вы попросите друга осветить саламандру, пока вы делаете снимок, хотя вам, возможно, придется поэкспериментировать с углом света, чтобы свести к минимуму блики.

Все готово

Чтобы избежать путаницы, отправляйте только по одной фотографии на саламандру.

Не забывайте данные!

Некоторые места пересечения могут иметь «лайтбокс» — небольшой кулер, модифицированный светодиодными лампами с питанием от батареек — для облегчения фотографирования саламандр.(фото © Brett Amy Thelen)

Эти фотографии настолько же полезны, насколько и информация, которая к ним прилагается. Обязательно укажите:

дата съемки фотографии с указанием года;
название места перехода; и
— уникальный номер для каждой отдельной саламандры, чтобы отличить ее от других фотографий, сделанных той же ночью на том же пересечении.

Без этой информации ваша фотография будет просто фотографией. С эта информация, ваша фотография — данные! В идеале вы переименуете файл фотографии, чтобы включить в него все три элемента информации.Пример: ElmSt_041515_1.jpg; ElmSt_041515_2.jpg; и так далее. Отправьте фотографии и сопроводительную информацию Бретт Эми Телен по электронной почте.

Характеристики размера файла

Если вы технически подкованный человек, который разбирается в подобных вещах, измените размер ваших фотографий так, чтобы они были примерно 600 x 900 пикселей каждая: больше, чем значок, меньше, чем плакат! Если вы не знаете, что делать с изменением размера фотографий, просто отправьте их как есть, и мы заставим их работать.

Определение

точечных паттернов | Словарь английских определений

пятно

1 небольшая отметка на поверхности, например круглая пятно или пятно, отличающееся по цвету или текстуре от окружающей среды

2 географическая зона, ограниченная по протяженности
красавица

3 место
это точное место, на котором он умер

4 пятно на коже, особенно.прыщик или прыщ, возникший в результате какого-либо заболевания

5 пятно на характере человека; моральный недостаток

6 Неформальное место развлечений
мы посещаем все ночные заведения

7 Неформальные (в основном британцы) небольшое количество или количество
место обеда

8 Неформальная неловкая ситуация
, которая ставит меня в немного затруднительное положение

9 короткий период между регулярными теле- или радиопрограммами, который используется для рекламы

10 должность или время в шоу, закрепленное за конкретным исполнителем

11 короткий для → прожектор

12 (в бильярде)

a (Также называется) точечный шар белый шар, который отличается от равнины отметкой или пятном

b игрок, использующий этот мяч

13 (бильярд, снукер и др.) Одна из нескольких маленьких черных точек на столе, обозначающая место, где должен быть помещен мяч

a обозначает или относится к товарам, валюте или ценным бумагам, доступным для немедленной доставки и оплаты
спотовые товары См. Также → спот → спотовая цена

б с немедленной оплатой наличными
спотовые продажи

15 ♦ изменить свои пятна используется в основном в негативных конструкциях для изменения своего характера

16 ♦ high spot яркое событие
кульминацией праздника стало посещение винодельни

17 ♦ точек выбивания , чтобы опередить или превзойти с легкостью

18 ♦ на месте

б в рассматриваемом месте

c в наилучшем возможном положении, чтобы справиться с ситуацией

дней в затруднительном положении

е без выезда с места нахождения и т. Д.

f (как модификатор)
наш оперативный репортер

19 ♦ мягкое место особая симпатическая привязанность или слабость к человеку или предмету

20 ♦ узкое место серьезная, трудная или опасная ситуация

некоторый аспект персонажа или ситуации, который может подвергаться критике

b недостаток в знаниях человека
классика — мое слабое место
vb , пятна, пятнистость, пятнистость

22 tr наблюдать или воспринимать внезапно, особеннов сложных обстоятельствах; различать

23 оставлять пятна или пятна на (чем-либо)

24 intr (из некоторых тканей), чтобы быть восприимчивыми к образованию пятен от воды или как от воды
шелк легко пятна

25 т.р. расставить то тут, то там
заметили наблюдателей вдоль границы

26, на которые следует обратить внимание (поезда, таланты и т. Д.)

27 intr небольшой дождь; вертел

28 tr (Бильярд) для размещения (шара) на одной из площадок

29 (Военные) для корректировки огня с целью корректировки отклонений от (цели) наблюдением

30 tr (США)
неформальная уступка (преимущество или уступка) (своему оппоненту)
, чтобы определить чью-то фигуру в шахматах
(C12 (в смысле: моральный порок): немецкого происхождения; сравните среднеголландское spotte , Древнескандинавский spotti)
♦ пятнистый прил

косметическая точка
n

1 место незаурядной красоты

2 небольшое пятно темного цвета на лице женщины в качестве украшения или фольги для ее цвета лица

3 родинка или другой подобный естественный след на коже

черная точка
n

1 место на дороге, где часто происходят аварии

2 любое опасное или трудное место

3 Болезнь роз Diplocarpon rosae, вызывающая круглые черные пятна на листьях

мертвая зона
n

1 небольшой участок сетчатки овальной формы, в котором отсутствует зрение.Он отмечает нефоточувствительное место входа в глазное яблоко зрительного нерва
См. → диск зрительного нерва

2 место или область, например, в зале или на части дороги, где зрение полностью или частично затруднено или слух затруднен или невозможен

3 предмет, в отношении которого человек не знает или предвзято относится, или профессия, в которой он неэффективен

4 место в пределах нормального диапазона радиопередатчика со слабым приемом

пятиточечный
n (в U.S.) пятидолларовая купюра

плоское пятно
n

1 (инженерная) область плохого разгона в узком диапазоне открытия дроссельной заслонки, вызванная слабой смесью в карбюраторе

2 любая узкая область плохой работы механического устройства

flying-spot
adj , обозначающий электронную систему, в которой быстро движущееся пятно света используется для кодирования или декодирования данных, например, для получения телевизионного сигнала путем сканирования фотопленки или слайда

Gloucester Old Spot
n выносливая порода свиней, белая с небольшими черными отметинами, которая первоначально жила за счет ветровалов в садах в долине Северн

Большое красное пятно
n большой долгоживущий овальный объект к югу от экватора Юпитера, являющийся антициклоническим возмущением в атмосфере

G-spot
n область на передней стенке влагалища, которая предположительно вызывает чрезвычайно интенсивный оргазм при стимуляции
(C20: сокращение от точки Грефенберга, названной в честь Эрнста Грефенберга (1881-1957), Немецкий гинеколог)

high spot
n
Неформальный другое слово для → выделить → 2

горячая точка
n

1 зона потенциального насилия или политических беспорядков

2 оживленный ночной клуб или другое место развлечений

a любая локальная зона с высокой температурой в части двигателя и т. Д.

b Часть впускного коллектора парафинового двигателя, нагреваемая выхлопными газами для испарения топлива

a небольшой участок на поверхности или внутри тела с исключительно высокой концентрацией радиоактивности или какого-либо химического или минерального вещества, считающегося вредным

b аналогичная область, которая выделяет ненормальное количество тепла, как показала термография

5 (генетика) Часть хромосомы, имеющая тенденцию к мутации или рекомбинации

пятнистость на листьях
n любое из различных заболеваний растений, обычно вызываемых грибами: характеризуется темными поражениями на листьях

Красное пятно См. → Большое красное пятно

мягкое пятно
n сентиментальная привязанность (особенно.во фразе есть слабость к)

выборочная проверка
n

1 быстрая выборочная проверка

2 проверка без предварительного предупреждения
vb
♦ рейд

3 tr для выборочной проверки

высота пятна
n отметка на карте, указывающая высоту холма, горы и т. Д.

спотовый рынок
n (торговля) рынок, на котором товары, валюта или ценные бумаги торгуются с немедленной доставкой
Сравнить → форвардный рынок

пятно
прил
Неформально абсолютно правильно; очень точный

спотовая цена
n цена товаров, валюты или ценных бумаг, которые предлагаются для немедленной доставки и оплаты

точечная сварка
vb

1 tr для соединения (два куска металла, в особенности.в форме проволоки или листа) одним или несколькими небольшими круглыми сварными швами с помощью тепла, обычно генерируемого электричеством, и давления
n

2 сварной шов
♦ Сварщик для точечной сварки n

зона наилучшего восприятия
n (Спорт) центральная зона ракетки, клюшки для гольфа и т. Д., Из которой выполняются самые точные удары

проблемное место
n место повторяющихся проблем, особеннополитических волнений

двухточечная
n карта с двумя точками; два; двойка

желтое пятно
n (Анатомия) другое название для → желтое пятно

пятен усов: неинвазивный метод индивидуальной идентификации австралийских морских львов (Neophoca cinerea) | Журнал маммологии

Абстракция

Надежные методы идентификации отдельных животных полезны для экологических исследований демографии популяций и моделей передвижения.Фотографическая идентификация, основанная на различимых узорах, уникальных формах или шрамах, является эффективным методом, уже используемым для многих видов. Мы проверили, можно ли использовать фотографии узоров усов для различения отдельных австралийских морских львов ( Neophoca cinerea ). Основываясь на изображениях 53 морских львов, мы смоделировали 5000 паттернов, прежде чем рассчитать вероятность дублирования в исследуемой популяции. В общей сложности 99% (± 1,5 SD ) паттернов считались надежными для популяции 50, 98% (± 1.7 SD ) для 100, 92% (± 4,7 SD ) для 500 и 88% (± 5,7 SD ) для 1000. Мы протестировали полуавтоматический подход, сопоставив 16 известных людей под 3 разными углами (70 °, 90 ° и 110 °), на 2 расстояниях (1 и 2 м) и 6 раз в течение 1 года. Алгоритм сопоставления точечных образцов для парных сравнений давал 90% правильных совпадений фотографий, сделанных в тот же день под углом 90 °. Изображения людей с расстояния 1 и 2 м дали 89% правильных совпадений, фотографии, сделанные под разными углами и в разное время (под углом 90 °), дали 48% и 73% правильных совпадений, соответственно.Наши результаты показывают, что преобразование расстояния фаски может эффективно использоваться для индивидуальной идентификации, но только при очень небольшом изменении угла фотографии. Это приложение для распознавания точечных образов может также работать для других видов отарид.

Многие аспекты экологических исследований значительно улучшаются за счет постоянной идентификации особей, достигаемой, например, с помощью моделей отлова – повторной отлова в популяционных исследованиях (Nichols 1992). Поведенческие исследования, посвященные индивидуальным различиям, полагаются на признание людей и способность прослеживать их во времени.Микрочипы, бирки или искусственные знаки (например, посредством брендинга) могут применяться для помощи в различении людей (Summers and Witthames 1978; Walker et al. 2012). Такие методы включают отлов животных и обращение с ними, что во многих случаях вызывает значительный стресс, может иметь неблагоприятные последствия для животных (Troy et al. 1997; Walker et al. 2012) и увеличивать риск для самих исследователей. У некоторых видов методы используют естественные метки для неинвазивной индивидуальной идентификации, часто посредством фотографического сравнения.Идентификация основана на распознавании уникальных следов, узоров, форм определенных частей тела или шрамов. Это возможно с уникальными рисунками меха, такими как полосы или пятна у тигров ( Panthera tigris ), гепардов ( Acinonyx jubatus ) или зебр ( Equus quagga — Питерсон 1972; Уллас Карант и Николс 1998; Келли 2001; Hiby et al.2009). У некоторых тюленей пятнистые узоры на меху использовались для распознавания особей (Hiby and Lovell 1990; Karlsson et al. 2005). Формы или очертания отличительных придатков успешно использовались для индивидуальной идентификации, например спинных плавников дельфинов, китовых сосальщиков, хвостов барсуков и ласт морских львов (Würsig and Würsig 1977; Whitehead 1990; McConkey 1999; Dixon 2003).Шрамы также могут быть полезны для идентификации ластоногих (Forcada and Aguilar 2000; Vincent et al. 2001), но часто меняются со временем, например, когда животные линяют (McConkey 1999). Иногда идентификация узоров усов помогает идентифицировать особей (Beentjes 1989; Miththapala et al. 1989). Австралийские морские львы ( Neophoca cinerea ) являются вымирающим видом, которому не хватает информации об оценках численности и демографии многих их колоний (Goldsworthy and Gales, 2008).Таким образом, фотоидентификация может быть полезным инструментом для получения дополнительных знаний о демографии их населения и полезна для надлежащего управления и их сохранения. Однако у австралийских морских львов нет четких рисунков окраски, и у большинства особей отсутствуют легко заметные долговременные шрамы. Следовательно, очень выгодно разработать неинвазивный и воспроизводимый метод индивидуальной идентификации австралийских морских львов. Pennycuick и Rudnai (1970) первыми разработали и описали метод, использующий образцы усов для идентификации отдельных львов ( Panthera leo ).Андерсон и др. (2007) затем протестировали аналогичный метод на белых медведях ( Ursus maritimus ) и обнаружили, что из 50 проанализированных рисунков усов белых медведей 98% содержали достаточно информации для надежной идентификации особей. Для ластоногих еще не разработан такой реальный метод, который позволил бы эффективно идентифицировать особей в долгосрочной перспективе.

Компьютерная фотоидентификация может повысить эффективность и точность индивидуального распознавания и особенно полезна для исследований на больших популяциях (например.г., Mizroch et al. 1990). Практический инструмент может также значительно снизить затраты на ручную исследовательскую программу. Таким образом, конкретные цели этого проекта заключались в следующем: 1) установить, достаточно ли велика изменчивость рисунков усов у австралийских морских львов, чтобы их можно было надежно использовать для индивидуальной идентификации, и 2) разработать и проверить точность распознавания образов на усах австралийских морских львов. точечные узоры. Разработка неинвазивного метода фотоидентификации австралийских морских львов также повысит уверенность в его потенциале для неинвазивной идентификации у схожих видов.

Материалы и методы

Учебные площадки и коллекция фотографий.

Методика тестирования была основана на фотографиях известных особей австралийских морских львов в неволе и в дикой природе. Изображения морских львов, содержащихся в неволе, состояли из 3036 фотографий 16 особей, сделанных зоопарками и аквариумами, включая зоопарк Аделаиды, бассейн домашних свиней в Кофс-Харборе, SEALIFE (ранее UnderWater World) в Мулулабе и зоопарк Таронга в Сиднее. Боковые фотографии правой морды каждого морского льва были сделаны в период с 1 марта 2013 г. по 25 ноября 2014 г. под предполагаемыми углами 70 °, 90 ° и 110 ° от его передней части на расстоянии 1–2 м.Угол 90 ° означает, что профиль животного перпендикулярен камере. Фотосессии повторяли приблизительно через 10, 30, 60, 180 и 360 дней после первой фотосессии, чтобы проверить метод на предмет каких-либо онтогенных изменений (таблица 1) в образцах усов у австралийских морских львов. Время проведения фотосессий незначительно варьировалось, некоторые из них пропускались из-за нехватки персонала зоопарка, плотного графика или невыполнения морскими львами инструкций дрессировщика при фотографировании.

Таблица 1.

Количество особей и количество сделанных фотографий правой морды австралийских морских львов ( Neophoca cinerea ), сделанных в разные дни в течение 1 года, в неволе.

.	День 1 .	День 10 .	День 30 .	День 60 .	День 180 .	День 360 .	Итого .
Физические лица	15	11	15	10	9	5	16
Фотографии	396	430	515	580	565	550	3,036

.	День 1 .	День 10 .	День 30 .	День 60 .	День 180 .	День 360 .	Итого .
Физические лица	15	11	15	10	9	5	16
Фотографии	396	430	515	580	565	550	3036

Таблица 1.

Количество особей и количество фотографий правой морды австралийских морских львов, содержащихся в неволе ( Neophoca cinerea ), в разные дни в течение 1 года.

.	День 1 .	День 10 .	День 30 .	День 60 .	День 180 .	День 360 .	Итого .
Физические лица	15	11	15	10	9	5	16
Фотографии	396	430	515	580	565	550	3,036

.	День 1 .	День 10 .	День 30 .	День 60 .	День 180 .	День 360 .	Итого .
Физические лица	15	11	15	10	9	5	16
Фотографии	396	430	515	580	565	550	3 036

Для увеличения выборки уникальных особей были получены полевые фотографии диких австралийских морских львов.Были включены изображения с 15 нерестилищ и лежбищ. Выбор большого количества мест позволил включить в выборку лиц обоего пола и разных возрастных категорий. Острова выноса были расположены в столичном районе Перта в Западной Австралии и включали острова Сил, Карнак, Пингвин, Литтл и Дайер, а также скалы Бернс. Гнездящиеся острова включали Хул-офф Рок, Ред-Айлет, Мидл-Дутфул, Гленни, Уикхэм, острова Хаутман-Аброльос, а также острова Энвил и Форд в восточной группе островов архипелага Речерче у юго-западного побережья у Олбани и Эсперанс, а также Бигль. Остров у залива Джуриен, Западная Австралия (рис.1; Таблица 2; Gales et al. 1992). В этих местах было сделано в общей сложности 5766 фотографий австралийских морских львов во время 127 экскурсий в период с 8 июня 2012 г. по 15 февраля 2014 г. с помощью камеры Canon EOS 550D с зум-объективом 100–400 мм (Canon, Токио, Япония; Таблица 2 ). Мы приближались к фокусным животным медленно и осторожно на минимальном расстоянии 5 м, чтобы свести к минимуму беспокойство. Фотографии морд морских львов в полевых условиях были сделаны с максимально возможного расстояния — примерно 5–50 м (5–10 м — это минимальное расстояние, на котором публике рекомендуется держаться от морского льва).Было выбрано максимальное расстояние 50 м, так как за пределами этого диапазона фотографии оказались менее надежными и размытыми в исследовании идентификации белого медведя с использованием узоров в виде усов (Anderson et al. 2007).

Рис. 1.

Места островов, где были получены фотографии австралийских морских львов ( Neophoca cinerea ) в дикой природе.

Рис. 1.

Места островов, где были получены фотографии австралийских морских львов ( Neophoca cinerea ) в дикой природе.

Таблица 2.

Количество полевых дней и фотографии, сделанные с правой стороны морды дикого австралийского морского льва ( Neophoca cinerea ) на различных островах Западной Австралии.

Расположение .	Полевые дни .	Фотографии .
Остров Сил	54	2360
Остров Пингвин	4	28
Остров Карнак	22	1,264
Остров Дайер	13	192
Маленький остров	9	266
Бёрнс-Рокс	13	122
Подъемные скалы	2	100
Средний Сомнительный остров	1	190
Красный остров	1	108
Остров Гленни	1	90
Остров Уикхэм	1	96
Архипелаг Речерче	1	70
Остров Бигля	3 9 0047	640
Острова Абролос	2	2,883
Всего	127	5,766

Расположение .	Полевые дни .	Фотографии .
Остров Сил	54	2360
Остров Пингвин	4	28
Остров Карнак	22	1,264
Остров Дайер	13	192
Маленький остров	9	266
Бёрнс-Рокс	13	122
Подъемные скалы	2	100
Средний Сомнительный остров	1	190
Красный остров	1	108
Остров Гленни	1	90
Остров Уикхэм	1	96
Архипелаг Речерче	1	70
Остров Бигля	3 9 0047	640
Острова Абролос	2	2,883
Всего	127	5,766

Таблица 2.

Количество полевых дней и фотографий, сделанных с правой стороны морды дикого австралийского морского льва ( Neophoca cinerea ) на различных островах Западной Австралии.

Расположение .	Полевые дни .	Фотографии .
Остров Сил	54	2360
Остров Пингвин	4	28
Остров Карнак	22	1,264
Остров Дайер	13	192
Маленький остров	9	266
Бёрнс-Рокс	13	122
Подъемные скалы	2	100
Средний Сомнительный остров	1	190
Красный остров	1	108
Остров Гленни	1	90
Остров Уикхэм	1	96
Архипелаг Речерче	1	70
Остров Бигля	3 9 0047	640
Острова Абролос	2	2,883
Всего	127	5,766

Расположение .	Полевые дни .	Фотографии .
Остров Сил	54	2360
Остров Пингвин	4	28
Остров Карнак	22	1,264
Остров Дайер	13	192
Маленький остров	9	266
Бёрнс-Рокс	13	122
Подъемные скалы	2	100
Средний Сомнительный остров	1	190
Красный остров	1	108
Остров Гленни	1	90
Остров Уикхэм	1	96
Архипелаг Речерче	1	70
Остров Бигля	3 9 0047	640
Острова Абролос	2	2,883
Всего	127	5766

Во время каждой производственной поездки делались боковые (90 °) фотографии морд морских львов, если возможно как с левой, так и с правой стороны.Сфотографированные морские львы либо сидели в воде, плавая, подняв голову над ватерлинией, либо выбрасывались на сушу. Отдельных особей можно было отличить друг от друга в течение одного полевого дня (на основании их местоположения лежбища и перемещений), и было подсчитано общее количество сфотографированных особей. Из-за неподтвержденных схем передвижения общее количество особей за все полевые дни неизвестно. Чтобы гарантировать, что были протестированы уникальные особи, была сделана отборка фотографий из 5766 изображений диких австралийских морских львов.Выбранные фотографии были сделаны либо из нескольких мест в пределах одного региона в один полевой день, с предположением, что у животных не было времени перемещаться между полевыми участками во время периода полевых работ, либо на островах размножения с очень большими расстояниями между ними ( т.е. остров около Олбани по сравнению с островом около Джуриена, Западная Австралия), где есть свидетельства верности местонахождения (Campbell et al. 2008).

После процесса отбора остались фотографии 37 уникальных диких австралийских морских львов, для многих из которых существовало несколько фотографий.Не все фотографии из исходного каталога из 8802 изображений (3036 и 5766 изображений от содержащихся в неволе и диких австралийских морских львов, соответственно) были достаточного качества для использования в тестировании, поэтому потребовался дальнейший отбор. Во всех случаях выбор основывался на качестве, интерпретируемом пользователем, то есть в фокусе, без наклона и под правильным углом (70 °, 90 ° и 110 ° для содержащихся в неволе особей и 90 ° для диких особей). Отдельные фотографии, сделанные в неволе, включались только в том случае, если они были сделаны с расстояния от 1 до 2 м, а фотографии диких особей включались только на расстоянии от 5 до 50 м.В общем, подходящие фотографии диких особей были доступны для одной стороны морды, с более качественными фотографиями с правой стороны морских львов. Таким образом, в этом исследовании использовались только изображения правой стороны морских львов, чтобы напоминать возможную выборку для использования на диких морских львах. В результате была получена библиотека фотографий для анализа, содержащая 608 изображений 53 особей: 515 изображений 16 содержащихся в неволе особей (включая все 3 ориентации и 2 диапазона) и 93 изображения 37 диких особей (под углом 90 °).

Эта работа проводилась в соответствии с разрешением Департамента парков и дикой природы (номер SF009371) и одобрением университетской этики животных (AEETh34 / 11, выданным Университетом Виктории, Мельбурн, и AEC_2013_32, выданным Университетом Кертина, Перт). Исследования на живых животных проводились в соответствии с рекомендациями Американского общества маммологов (Sikes et al. 2011).

Подготовка фотографий для проверки надежности и сопоставления.

Фотографии были обрезаны в Adobe PhotoShop Elements 11 (Adobe PhotoShop Elements 2012), чтобы удалить лишние части фотографии.В этом исследовании полуавтоматическое программное обеспечение для распознавания образов, первоначально разработанное для идентификации белых медведей по их усам, было адаптировано для применения на морских львах (Anderson et al. 2010; рис. 2). Первоначальная программа была в основном автоматизирована, от пользователя требовалось только вручную выбрать 3 контрольные точки (Anderson et al. 2010). Область узоров усов на фотографии была автоматически извлечена и использована для сопоставления людей с базой данных. Из-за низкого и непостоянного контраста между мехом и пятнами усов у австралийских морских львов (австралийские морские львы различаются по цвету меха у разных полов, а также меняют цвет шерсти при созревании — Уокер и Линг, 1981), автоматическое извлечение пятен усов было невозможно, поэтому отдельные «усы» выбирались в программе вручную (см. рис.3 для примера узоров усов).

Рис. 2.

Адаптированный программный интерфейс для создания библиотеки и сопоставления узоров усов с помощью преобразования расстояния фаски. Пятна усов на изображении отмечены черными кружками, а контрольные точки — белыми кружками. Баллы совпадения с другими отмеченными фотографиями отображаются слева.

Рис. 2.

Адаптированный программный интерфейс для создания библиотеки и сопоставления узоров усов с помощью преобразования расстояния фаски.Пятна усов на изображении отмечены черными кружками, а контрольные точки — белыми кружками. Баллы совпадения с другими отмеченными фотографиями отображаются слева.

Рис. 3.

Пример отмеченных ячеек с усами на сетках, наложенных на морды 6 отдельных особей австралийских морских львов, содержащихся в неволе ( Neophoca cinerea ). Черные ячейки — это места, где присутствуют усы, и пустые ячейки, где пятна отсутствуют. Координата [0,0] — это положение внутреннего угла глаза, а [1,0] — ориентир на ноздре.

Рис. 3.

Пример отмеченных ячеек, где усы присутствуют на сетках, наложенных на морды 6 отдельных австралийских морских львов, содержащихся в неволе ( Neophoca cinerea ). Черные ячейки — это места, где присутствуют усы, и пустые ячейки, где пятна отсутствуют. Координата [0,0] — это положение внутреннего угла глаза, а [1,0] — ориентир на ноздре.

Как только 3 контрольные точки (внутренний угол глаза, угол ноздри и внешний конец рта; рис.2) и местоположения усов были отмечены на фотографии, программа стандартизировала расположение выбранных точек усов, применив аффинное преобразование, так что глаз расположен в пространственной координате (0, 0), а нос — в (1 , 0), а угол рта находится в точке (0,5, 0,5). Эти значения координат служат для совмещения рисунков усов с разных фотографий (рис. 3). Эти контрольные точки были выбраны на основании того, что они легко различимы по сравнению с другими потенциальными контрольными точками.

Общая методология требовала 4 шага для подготовки данных для проверки надежности и сопоставления. Было 6 дополнительных шагов для проверки надежности рисунков и 3 дополнительных шага для сопоставления рисунков усовидных пятен (рис. 4 для блок-схемы). Эти методы для дополнительных шагов описаны ниже.

Рис. 4.

Блок-схема, представляющая весь процесс тестирования метода использования узоров усов для идентификации отдельных австралийских морских львов ( Neophoca cinerea ).

Рис. 4.

Изменчивость рисунка усов у австралийских морских львов.

Набор из 53 фотографий хорошего качества, по 1 каждой из 16 содержащихся в неволе и 37 уникальных диких особей австралийских морских львов, был отобран, чтобы определить, являются ли отдельные узоры пятен усов достаточно уникальными, чтобы надежно идентифицировать отдельных морских львов в популяции.Оценка изменчивости рисунков усов включала исследование местоположения пятен относительно нормализованной сетки, наложенной на стандартизированную фотографию морды, и определение того, «присутствовали» ли пятна или «отсутствовали» в каждой из ячеек внутри этой сетки. Первым шагом было выбрать размеры каждой ячейки в сетке. Высота и ширина ячейки сетки выбирались с использованием максимальных расстояний по вертикали и горизонтали, соответственно, между одними и теми же пятнами усов на нескольких фотографиях одних и тех же людей.Наибольшее значение для каждого из этих двух измерений было получено из 23 фотографий 10 человек. Эти люди были отобраны, потому что у каждого было по 2–3 фотографии высокого качества.

Сетка была применена к 1 фотографии каждого из 53 человек. Затем клетки проверяли на попарную независимость присутствия / отсутствия усовидных пятен, и 1 из 2 зависимых клеток удаляли из анализа (согласно Pennycuick 1978; Anderson et al. 2007, 2010). Для проверки взаимной независимости совместная вероятность наличия у 2 ячеек «присутствующих» усовидных пятен сравнивалась с независимой вероятностью 2-х ячеек, имеющих значение «усовидных пятен».Вероятность присутствия усов в клетке проверялась для каждой пары клеток. Набор событий (например, наличие усов) классифицируется как взаимно независимый, если общая вероятность для каждого подмножества событий (ячеек) в наборе равна произведению их индивидуальных вероятностей (Anderson et al. 2007). «Совместная вероятность» (называемая наблюдаемой) рассчитывалась как доля каждой из 2 соседних ячеек, в которых присутствовали усы. Индивидуальная вероятность (называемая ожидаемой) рассчитывалась как произведение вероятностей двух ячеек.Наблюдаемые и ожидаемые вероятности также были рассчитаны для ячеек со значением «отсутствует». Чтобы проверить, существует ли значительная разница между наблюдаемой и ожидаемой вероятностями, усы для выборки были смоделированы 5000 раз на основе их исходного распределения вероятностей для паттернов 53 индивидуумов. После удаления зависимых клеток вероятность возникновения и содержание информации рассчитывались для каждого человека согласно Pennycuick (1978) и Anderson et al. (2007).Сначала была рассчитана частота появления усовидных пятен в каждой ячейке: f _i = n _i/ N , где n — номер из образца, имеющий усовое пятно в ячейка, а N — количество особей в выборке.

Вероятность появления была принята как:

P = fa × fb × fc × … × (1 × fq) × (1 × fr) × (1 × fs) × …,

(1)

, где a , b , c и т. Д.- клетки с пятнами, а q , r , s и т. д. — клетки без пятен. Информационное содержание было рассчитано как I = −log ₂ ( P ). Поскольку моделирование может варьироваться между проходами, расчеты проводились 50 раз. Представлено среднее значение SD и с из этих расчетов.

Вероятность дупликации, что означает, что не более одного человека имеет конкретный узор усовидных пятен, при численности популяции 50, 100, 500 и 1000 была рассчитана на основе вероятности появления пятнистости в исследуемой популяции ( как у Pennycuick 1978 и Anderson et al.2007; Таблица 3). Это было рассчитано как:

Таблица 3.

Вероятность ( P ) появления точечного рисунка, рассчитанная как: (1 — P ) ^M + MP (1 — P ) ^M , и соответствующий информационный контент ( I ) для диапазона размеров населения ( M ).

Численность населения .	Вероятность возникновения .	Информационное содержание (биты) .
50	≤ 3 × 10 ⁻³	> 8,38
100	≤ 1,49 × 10 ⁻³	> 9,39
500	≤ 2,969 × 10 ⁻⁴	> 11,72
1,000	≤ 1,4862 × 10 ⁻⁴	> 12,72

Размер населения .	Вероятность возникновения .	Информационное содержание (биты) .
50	≤ 3 × 10 ⁻³	> 8,38
100	≤ 1,49 × 10 ⁻³	> 9,39
500	≤ 2,969 × 10 ⁻⁴	> 11,72
1000	≤ 1,4862 × 10 ⁻⁴	> 12.72

Таблица 3.

Численность населения .	Вероятность возникновения .	Информационное содержание (биты) .
50	≤ 3 × 10 ⁻³	> 8,38
100	≤ 1,49 × 10 ⁻³	> 9,39
500	≤ 2,969 × 10 ⁻⁴	> 11,72
1,000	≤ 1,4862 × 10 ⁻⁴	> 12,72

Размер населения .	Вероятность возникновения .	Информационное содержание (биты) .
50	≤ 3 × 10 ⁻³	> 8,38
100	≤ 1,49 × 10 ⁻³	> 9,39
500	≤ 2,969 × 10 ⁻⁴	> 11,72
1000	≤ 1,4862 × 10 ⁻⁴	> 12,72

(1 − P) M + MP (1 −P) M− 1

(2)

, где M — это количество особей в популяции, а P — вероятность того, что конкретный образец встречается в популяции.Код

, написанный в Matlab R2013a (Moler 2013), использовался для проведения всех анализов и получения всех цифр, представленных в результатах.

Распознавание образов с использованием преобразования расстояния фаски.

Четыре каталога фотографий были созданы из полной библиотеки из 515 фотографий пленных людей, чтобы включить только те, которые имеют отношение к четырем тестовым сценариям. «Каталоги» состояли из совпадающих фотографий людей, сделанных: 1) в один и тот же день под углом 90 ° (90 фотографий), 2) в один и тот же день под разными углами (70 °, 90 ° и 110 °; 46 фотографий), 3) один и тот же день под углом 90 ° на расстоянии 1 и 2 м (28 фотографий) и 4) разные дни (1-я фотосессия и 10, 30, 60, 180 и 360 дней с 1-й фотосессии) под углом 90 ° (64 фото; таблица 4).Адаптация преобразования расстояния фаски (Borgefors 1986) использовалась для вычисления оценки сходства между двумя изображениями на основе расположения их усов (точечный узор). Оценка сходства между 2 стандартизованными точечными образцами рассчитывается следующим образом: для каждой точки в 1-м образце вычисляется евклидово расстояние до ближайшей точки во втором образце, а затем расстояния усредняются. Эта же процедура проводится в обратном порядке. Обе усредненные оценки расстояния усредняются вместе, чтобы получить оценку сходства между 2-мя образцами, где более низкие оценки указывают на большее сходство между 2-мя образцами.Кроме того, алгоритм вычисляет оценку сходства много раз, каждый раз сдвигая один из шаблонов на небольшое расстояние (выбранное пользователем), называемое размером шага, и использует наименьшее из этих значений в качестве окончательной оценки сходства. Это «смещение» объясняет несовпадение точечных рисунков, вызванное разными углами лица животных. Программа вычисляет оценку сходства между «кандидатом» морского льва, которому проводится сопоставление, и каждым морским львом, уже содержащимся в базе данных (или «библиотеке»).Пользователи могут визуально проверять фотографии, чтобы подтвердить или опровергнуть соответствие морского льва-кандидата одному в библиотеке.

Таблица 4. Размеры образцов

фотографий 16 австралийских морских львов ( Neophoca cinerea ), взятых в неволе, используемых для проверки совпадений на фотографиях, сделанных: 1) в тот же день под углом 90 °; 2) в тот же день под углом 70 °, 90 ° и 110 °; 3) в тот же день на дистанциях 1 и 2 м; и 4) во время разных сеансов под углом 90 °.

90 036

ФИО физического лица .	В тот же день под углом 90 ° .	Один день под разными углами .	В тот же день на разных расстояниях .	Разные дни при 90 ° .
Эбби	3	3	2	3
Ady	5	2		6
Апрель	4	3	2	4
Cindy	3	3		3
Lexie	14	3	2	6
Liette	5	3	2	4
Мали	11	3	2	6
Максин	6	3	2	3
Мири	11	3	2
Miya	4	3	2	6
Нала	7	3	2	6
Никки	2	3	2	3
Орсон	6	2	2	4
Порция	5	3	2	3
Скалистый	2	3	2	3
Teiko	2	3	2	4
Всего	90	46	28	64

90 036

Имя физического лица .	В тот же день под углом 90 ° .	Один день под разными углами .	В тот же день на разных расстояниях .	Разные дни при 90 ° .
Эбби	3	3	2	3
Ady	5	2		6
Апрель	4	3	2	4
Cindy	3	3		3
Lexie	14	3	2	6
Liette	5	3	2	4
Мали	11	3	2	6
Максин	6	3	2	3
Мири	11	3	2
Miya	4	3	2	6
Нала	7	3	2	6
Никки	2	3	2	3
Орсон	6	2	2	4
Порция	5	3	2	3
Скалистый	2	3	2	3
Teiko	2	3	2	4
Всего	90	46	28	64

Таблица 4.

Размеры образцов фотографий 16 австралийских морских львов, содержащихся в неволе ( Neophoca cinerea ), используемых для проверки совпадений для фотографий, сделанных: 1) в тот же день под углом 90 °; 2) в тот же день под углом 70 °, 90 ° и 110 °; 3) в тот же день на дистанциях 1 и 2 м; и 4) во время разных сеансов под углом 90 °.

90 036

ФИО физического лица .	В тот же день под углом 90 ° .	Один день под разными углами .	В тот же день на разных расстояниях .	Разные дни при 90 ° .
Эбби	3	3	2	3
Ady	5	2		6
Апрель	4	3	2	4
Cindy	3	3		3
Lexie	14	3	2	6
Liette	5	3	2	4
Мали	11	3	2	6
Максин	6	3	2	3
Мири	11	3	2
Miya	4	3	2	6
Нала	7	3	2	6
Никки	2	3	2	3
Орсон	6	2	2	4
Порция	5	3	2	3
Скалистый	2	3	2	3
Teiko	2	3	2	4
Всего	90	46	28	64

90 036

Имя физического лица .	В тот же день под углом 90 ° .	Один день под разными углами .	В тот же день на разных расстояниях .	Разные дни при 90 ° .
Эбби	3	3	2	3
Ady	5	2		6
Апрель	4	3	2	4
Cindy	3	3		3
Lexie	14	3	2	6
Liette	5	3	2	4
Мали	11	3	2	6
Максин	6	3	2	3
Мири	11	3	2
Miya	4	3	2	6
Нала	7	3	2	6
Никки	2	3	2	3
Орсон	6	2	2	4
Порция	5	3	2	3
Скалистый	2	3	2	3
Teiko	2	3	2	4
Всего	90	46	28	64

Настройки программного обеспечения и попарное сопоставление.

Фотографии из Каталога 1 (изображения того же дня под углом 90 °) были использованы для определения наилучших настроек программного обеспечения для получения максимально точных результатов сопоставления, а затем были использованы для всех каталогов. Коробчатые диаграммы Каталога 1 с различными настройками были отображены для сравнения распределения и перекрытия баллов для совпадающих и несовпадающих лиц. Смещение (то есть «смещение» для учета несовпадений пятен на разных фотографиях одного и того же человека) 0,07 и размер шага (то есть, насколько шаблон сдвигается во время процесса сопоставления) 0.005 привел к лучшим показателям сходства. Наилучшие оценки сходства в этом случае означают меньшую вариативность в распределении оценок и наименьшее совпадение оценок совпадения и несовпадения. Попарное сопоставление было проведено между всеми фотографиями в каждом каталоге и предоставило оценки сходства для каждого сценария на основе преобразования расстояния фаски. Распределение баллов за правильные и неправильные совпадения для каждого человека со всеми другими фотографиями в каталогах сравнивали с использованием коробчатых диаграмм для каждого из 4 каталогов.

Результаты

Размер сетки, наиболее подходящий для различения индивидуумов, оказался равным 0,0625 ширины ячейки и 0,025 высоты ячейки, и после тестирования на попарную независимость присутствия / отсутствия усовидных пятен (рис. 5) 1 из 2 зависимых клеток были удалены из таблицы. анализ. Применение их для проверки изменчивости усов и алгоритма распознавания образов дало следующие результаты.

Рис. 5.

Попарные вероятности наличия усов в ячейках: а) внутри столбцов (ячейки выше и ниже друг друга) и б) внутри строк (ячейки справа и слева друг от друга).Попарные вероятности отсутствия усов в клетках c) внутри столбцов и d) внутри строк.

Рис. 5.

Попарные вероятности наличия усов в ячейках: а) внутри столбцов (ячейки выше и ниже друг друга) и б) внутри строк (ячейки справа и слева друг от друга). Попарные вероятности отсутствия усов в клетках c) внутри столбцов и d) внутри строк.

Изменчивость рисунка усов у австралийских морских львов.

«Зависимых» клеток в основном располагались вблизи носа.Клетки с наибольшей вероятностью присутствия усов были рядом с носом (между координатами x = 0,9, y = 0,1 и x = 1, y = 0,4; рис.6). Клетки с наибольшим информационным содержанием были клетки с более низкой частотой встречаемости (рис. 6; Pennycuick 1978). После удаления зависимых клеток 99,0% (± 1,5 SD ) считались надежными для размера популяции 50 и 98,2% (± 1,7) для размера популяции 100 (рис.7). Оценки надежности упали до 92,2% (± 4,7) при численности популяции 500 и до 88,2% (± 5,7) при численности популяции 1000 (рис. 7).

Рис. 6.

а) Частота появления и информативность усовидных пятен в ячейках сетки на основе 53 индивидуальных австралийских морских львов ( Neophoca cinerea ), б) без удаления зависимых ячеек, наглядно демонстрируя читателю их местоположения. на морде, где преимущественно присутствовали зависимые клетки.

Рис. 6.

а) Частота встречаемости и информативность усовидных пятен в ячейках сетки по 53 индивидуальным австралийским морским львам ( Neophoca cinerea ), б) без удаления зависимых ячеек, наглядно демонстрируя читателю места на морде, где преимущественно присутствовали зависимые клетки.

Рис. 7.

Процент надежных паттернов усов, оцененных на основе 50 повторных симуляций для популяции из 50, 100, 500 и 1000 особей, с SD (усы).

Рис. 7.

Алгоритм и приложение распознавания образов.

В целом, большинство оценок сходства, рассчитанных в адаптированном программном обеспечении с использованием преобразования расстояния фаски, были ниже для фотографий, сопоставленных правильно, чем для фотографий, сопоставленных неправильно (рис.8), где более низкий балл означает лучшее совпадение двух изображений (рис.9). Баллы подобия парных сравнений фотографий 16 содержащихся в неволе животных (в зоопарках), сделанных в один и тот же день под углом 90 ° (сценарий 1, рис. 8a), дали 90% правильных совпадений. Восемьдесят девять процентов фотографий, сделанных с расстояния 1 и 2 м под углом 90 °, были правильно сопоставлены (рис. 8c), тогда как фотографии, сделанные под разными углами, имели 48% правильных совпадений (рис. 8b). Сравнение фотографий, сделанных в разное время в течение года (под углом 90 °), дало 73% правильных совпадений с помощью адаптированного программного обеспечения (рис.8г). Процент правильных совпадений с течением времени, похоже, не был связан с периодом времени между фотографиями.

Рис. 8.

Графики ящиков и усов усредненных оценок сходства «совпадений» и «несовпадений» пятен усов 16 отдельных австралийских морских львов в неволе ( Neophoca cinerea ) для a) угла 90 °, b) Углы 70 °, 90 ° и 110 °, c) расстояние 1 и 2 м под углом 90 °, и d) 10, 30, 60, 180 и 360 дней от первого сеанса под углом 90 °.«Совпадения» включают сравнение разных фотографий одних и тех же людей, тогда как «несоответствия» — это сравнения фотографий одного человека с фотографиями всех других людей. Медиана отображается в виде черной линии, 90-й процентили — в виде вертикальных прямоугольников, 75-й и 25-й процентили — в виде столбцов диапазона, а выбросы — в виде черных кружков.

Рис. 8.

Графики ящиков и усов усредненных оценок сходства «совпадений» и «несовпадений» пятен усов 16 отдельных австралийских морских львов в неволе ( Neophoca cinerea ) для a) угла 90 °, b ) Углы 70 °, 90 ° и 110 °, c) расстояние 1 и 2 м под углом 90 °, и d) 10, 30, 60, 180 и 360 дней от первого сеанса под углом 90 °.«Совпадения» включают сравнение разных фотографий одних и тех же людей, тогда как «несоответствия» — это сравнения фотографий одного человека с фотографиями всех других людей. Медиана отображается в виде черной линии, 90-й процентили — в виде вертикальных прямоугольников, 75-й и 25-й процентили — в виде столбцов диапазона, а выбросы — в виде черных кружков.

Рис. 9.

Вероятность правильного / неправильного совпадения на основе оценок сходства рисунков усов 16 австралийских морских львов ( Neophoca cinerea ) под углом 90 ° ( n = 90).

Рис. 9.

Вероятность правильного / неправильного совпадения на основе оценок схожести рисунков усов 16 австралийских морских львов ( Neophoca cinerea ) под углом 90 ° ( n = 90).

Обсуждение

Изменчивость рисунка усов у австралийских морских львов.

Судя по информативности рисунков усов, рассчитанных здесь, австралийские морские львы обладают достаточной изменчивостью для надежного сопоставления в относительно небольшой популяции из 50 особей.Для популяций из 1000 особей достоверность оценок снижается, а вероятность дублирования рисунка усовидного пятна увеличивается. У белых медведей узор «усов», по оценкам, содержит больше информации, а популяции в 1000 особей могут быть сопоставлены с достоверностью 99% (Anderson et al. 2007). Наши результаты аналогичны результатам, оцененным для вариаций рисунка усов у львов, которые были достоверны на 92% для численности популяции 50 и 64% для популяции численностью 1000 человек (Pennycuick and Rudnai 1970).Точно так же образцы усов у леопардов были надежными для небольших популяций. У 19 из 21 было достаточно информации с уровнем надежности 95%, тогда как только 15 из 21 можно было надежно идентифицировать с уровнем надежности 99% (Miththapala et al. 1989). Основная переменная, которая может повлиять на предполагаемый процент лиц, считающихся надежными (имеющими информационное содержание выше минимума, необходимого для размера исследуемой популяции), — это размер ячейки. При меньших размерах ячеек информационное наполнение увеличивается, как и процент людей, считающихся надежными, поскольку можно обнаружить небольшие различия в положениях усов (Pennycuick 1978).Однако, если угол, под которым делается фотография, значительно изменяется, ошибка в правильном размещении ячеек усовидного пятна значительно возрастает. Поэтому мы использовали размер ячейки, который был эквивалентен максимальному расстоянию между одними и теми же пятнами усов, сфотографированным несколько раз у одних и тех же людей. Сделав это, авторы признают, что существует непроверяемое предположение о том, что наибольшее значение максимальных расстояний между одними и теми же пятнами усов на нескольких фотографиях одних и тех же людей отражает максимальное изменение угла на фотографиях, сделанных между разными людьми.

Алгоритм и приложение распознавания образов.

В целом, по фотографиям, сделанным в контролируемой среде (животные в неволе, сфотографированные смотрителями зоопарка) в один и тот же день, преобразование расстояния фаски выполнено относительно хорошо с 90% правильных совпадений. Фактором, наиболее влияющим на правильное сопоставление, был угол, под которым были сделаны фотографии, в соответствии с исследованием Андерсона и др. (2010), в котором было обнаружено, что показатели сходства увеличиваются (т. Е. Имеют худшие совпадения) с увеличением отклонения от угла 90 °.Техника точечного рисунка для идентификации гепардов также работала значительно хуже, когда фотографии были сделаны под разными углами (Kelly 2001). Мы подозреваем, что более низкая производительность (73% правильных совпадений) фотографий, сделанных во время сеансов через 10, 30, 60, 180 и 360 дней после 1-го сеанса, вероятно, связана с небольшим изменением углов, под которыми были сделаны фотографии. Этот результат подчеркивает потребность в фотографиях очень хорошего качества, сделанных под одним и тем же углом, независимо от человека или местоположения, при использовании этого подхода.Поскольку диких австралийских морских львов трудно идентифицировать без использования инвазивных методов, в дикой природе было невозможно подтвердить, были ли сделаны несколько фотографий одних и тех же особей в течение определенного периода времени. Морские львы в неволе для этого исследования были уже зрелыми, поэтому проверить изменения стадии роста не представлялось возможным. Австралийские морские львы в контролируемой среде были сфотографированы на расстоянии 1 и 2 м, чтобы проверить этот метод на фотографиях высочайшего качества. Расстояние не повлияло на успех совмещения по сравнению с фотографиями под углом 90 ° с того же расстояния.Мы считаем, что фотографии, сделанные с больших расстояний, не повлияют на успех сопоставления, если используются высококачественные фотографии, сфокусированные на морде. Не разрешается приближаться к диким особям ближе, чем на 5 м из соображений безопасности и для сведения к минимуму вмешательства человека. Кроме того, фотографии австралийских морских львов, содержащихся в неволе, были сделаны с помощью камер, имеющихся в распоряжении соответствующего института, тогда как дикие особи были сфотографированы с помощью зум-объектива 100–400 мм с более высокими характеристиками на больших расстояниях.

Процесс ручного выбора маркировки всех усов означает, что процесс сопоставления медленнее, чем при использовании оригинального программного обеспечения для белых медведей или львов (Anderson et al. 2010). При сопоставлении посредством визуального осмотра предубеждения и ошибки могут быть связаны с восприятием и уровнем опыта человека (Oliveira-Santos et al. 2010). Сопоставление посредством визуального осмотра также является трудоемким процессом, может быть дорогостоящим и может быть связано с человеческим фактором. Положительные результаты полуавтоматической обработки показывают, что программное обеспечение может сократить трудозатраты и повысить рентабельность.Проверка полуавтоматического процесса сопоставления может быть проведена путем наложения сетки на положения усовидных пятен на сопоставленных фотографиях и сравнения положений сеток усовидных пятен вручную для подтверждения положительных совпадений.

Применение и рекомендации.

Подход с использованием адаптированного преобразования расстояния фаски имеет достаточную надежность для применения к небольшой популяции, когда фотографии снимаются под углом 90 °, без наклона, с высоким контрастом и качеством.Тем не менее, мы считаем, что хранение фотографий, сделанных под другим углом, и фотографий неоптимального качества в библиотеке может повысить вероятность повторной идентификации человека (Kelly 2001; Hillman et al. 2003; Arzoumanian et al. 2005). Информационное содержание для сопоставления с образцом может быть увеличено путем добавления других функций для улучшения идентификации, таких как образцы пятен на лбу у леопардов (Miththapala et al. 1989). Форма ластоногих ласт и зазубрины могут быть индивидуальными и предлагать дополнительную функцию для различения особей.Ранее было установлено, что это наиболее полезная функция для идентификации морских львов Хукера ( Phocarctos hookeri — McConkey 1999). Однако ограничивающим фактором при фотографировании всех ласт австралийских морских львов является их склонность подсовывать их под туловище или засыпать песком, поэтому эта информация не собиралась. Поскольку угол фотографирования был главной причиной снижения успешности сопоставления, мы рекомендуем изучить эффективность алгоритма Грота для сопоставления с образцом в качестве альтернативного метода для китовых акул ( Rhincodon typus — Arzoumanian et al.2005). Этот подход компенсирует искажение узоров с помощью геометрических соотношений между пятнами, подобно тому, как астрономы определяют звездные созвездия и положение звезд по отношению к другим звездам (Groth 1986).

Таким образом, этот новый метод идентификации австралийских морских львов может использоваться для небольших популяций или местных сообществ. Австралийские морские львы часто встречаются небольшими колониями, удаленными друг от друга (Goldsworthy and Gales, 2008). В сочетании с моделями отлова – повторной поимки для оценки размера колонии этот метод может использоваться для оценки использования локальных местообитаний и проживания в определенных районах.Определение популяции или размера постоянного сообщества и их районов использования затем может быть использовано для управления и сохранения видов, в частности, при выделении и определении зон управления для районов с интенсивным использованием человеком. Этот метод также обеспечивает способ наблюдения за этими животными в течение длительных периодов времени без необходимости отлова и инвазивной маркировки животных. Наконец, это приложение для распознавания точечных образов может работать и с другими видами отарид.

Благодарности

Этот проект стал возможным благодаря значительной поддержке, предоставленной зоопарком Аделаиды, бассейном домашних свиней в Кофс-Харборе, SEALIFE (ранее UnderWater World) в Мулулабе и зоопарком Таронга в Сиднее, благодаря предоставлению всех фотографий морских львов, содержащихся в неволе.Спасибо М. Перри за техническое обслуживание исследовательского судна. Департамент парков и дикой природы (Западная Австралия) предоставил существенную материально-техническую поддержку на острова и обратно, а также предоставил фотографии диких морских львов. П. Коллинз из Департамента парков и дикой природы, Олбани, организовал несколько экскурсий в Олбани и Эсперанс и любезно предоставил жилье. Департамент рыболовства и волонтерские поисково-спасательные работы Кокберна внесли свой вклад, доставив транспорт на острова и обратно. Парусный клуб Фримантла оказал поддержку путем доступа к лодочной рампе.Многие волонтеры потратили свое время на значительную помощь на местах. А. Камачо помогал в управлении проектами. Wild Encounters Rockingham внес свой вклад в распространение информации о проекте среди общественности и оказал помощь в работе с общественностью. Наконец, этот проект получил финансовую поддержку от Австралийского центра морских млекопитающих (2012/19) и Государственной программы по УПЖ правительства Западной Австралии.

Цитированная литература

Adobe Photoshop Elements

2012

Adobe Photoshop Elements 11

Adobe Systems

, Сан-Хосе, Калифорния.

Андерсон

К. Дж. Р.

Рот

J. D.

Waterman

Дж. М.

2007

Можно ли использовать образцы усов для идентификации отдельных белых медведей?

Зоологический журнал (Лондон)

273

333

—

339

Андерсон

К. Дж. Р.

Витория Лобо

Н. Д.

Рот

J. D.

Waterman

Дж. М.

2010

Компьютерная система фотоидентификации с применением для белых медведей на основе рисунков усов

Журнал маммологии

1350

–

1359

Арзуманян

З.

Холмберг

Дж.

Норман

Б.

2005

Астрономический алгоритм сопоставления с образцом для компьютерной идентификации китовых акул ( Rhincodon typus )

Журнал прикладной экологии

999

–

1011

Beentjes

М.P

1989

Образцы выноса, точность местонахождения и бюджеты активности самцов морских львов Хукера ( Phocarctos hookeri ) на материковой части Новой Зеландии

Наука о морских млекопитающих

281

—

297

Borgefors

1986

Преобразование расстояния в цифровых изображениях

Компьютерное зрение, графика и обработка изображений

344

—

371

Кэмпбелл

Р. А.

Галес

N.J.

Lento

г. м.

Бейкер

С. С.

2008

Острова в морях: экстремальная верность женскому месту рождения у австралийского морского льва, Neophoca cinerea

Письма о биологии

139

–

142

Диксон

D. R

2003

Неинвазивный метод идентификации отдельных барсуков Meles meles

Обзор млекопитающих

–

Forcada

Дж.

Агилар

А.

2000

Использование фотоидентификации в исследованиях отлова-повторной поимки средиземноморских тюленей-монахов

Наука о морских млекопитающих

767

–

793

Галес

N.J.

Cheal

A. J.

Побар

G. J.

Уильямсон

С.

1992

Биология размножения и передвижения австралийских морских львов, Neophoca cinerea , у западного побережья Западной Австралии

Исследования дикой природы

405

—

416

Грот

E. J

1986

Алгоритм сопоставления с образцом для двумерных списков координат

Астрономический журнал

1244

–

1248

Hiby

л.

Ловелл

С.

1990

Компьютерное сопоставление естественных отметин: прототип системы серых тюленей

Отчет Международной китобойной комиссии

–

Hiby

л.

Ловелл

С.

Патил

Н.

Самба Кумар

Н.

Гопаласвами

А.М.

Уллас

к.

Карант

2009

Тигр не может менять свои полосы: использование трехмерной модели для сопоставления изображений живых тигров и тигровых шкурок

Письма о биологии

383

–

386

Хиллман

г. р.

и другие. .

2003

Компьютерная фотоидентификация отдельных морских позвоночных: многовидовая система

Водные млекопитающие

117

—

123

Карлссон

О.

Hiby

л.

Лундберг

т.

Jüssi

м.

Jüssi

Helander

Б.

2005

Фотоидентификация, точность местонахождения и перемещение самок серых тюленей ( Halichoerus grypus ) между лежбищами в Балтийском море

Ambio

628

–

634

Келли

M. J

2001

Компьютерное сопоставление фотографий в исследованиях с использованием индивидуальной идентификации: пример гепардов Серенгети

Журнал маммологии

440

–

449

МакКонки

S. D

1999

Фотографическая идентификация новозеландского морского льва: новая техника

Журнал морских и пресноводных исследований

–

Миттапала

С.

Seidensticker

Дж.

Филипс

Л. Г.

Фернандо

S. B. U.

Смоллвуд

Дж.А.

1989

Идентификация отдельных леопардов ( Panthera pardus kotiya ) по вариации пятнистости

Зоологический журнал (Лондон)

218

527

–

536

Мизроч

С.А.

Борода

J. A.

Линде

м.

1990

Компьютерная фотоидентификация горбатых китов

Отчет Международной китобойной комиссии

–

Молер

2013

Матлаб R2013a

MathWorks

, Натик, Массачусетс.

Николс

J. D

1992

Модели с захватом-повторным захватом

BioScience

–

102

Оливейра-Сантос

Л. Г. Р.

Цукко

C. A.

Antunes

П. С.

Crawshaw

П. Г.

Младший .

2010

Можно ли с помощью фотоловушек индивидуально идентифицировать млекопитающих без естественных отметин? Контролируемое исследование низинных тапиров

Mammalian Biology-Zeitschrift für Säugetierkunde

375

—

378

Pennycuick

C. J

1978

Идентификация по естественной маркировке

. Стр.

147

—

159

Маркировка животных

(Б. Стоунхаус, ред.).

MacMillan Press

Лондон, Великобритания

Pennycuick

С.J.

Руднай

Дж.

1970

Методика индивидуальной идентификации львов Panthera leo с анализом достоверности идентификации

Зоологический журнал (Лондон)

160

497

–

508

Петерсон

J. C. B

1972

Система идентификации зебры ( Equus burchelli , серый)

Африканский экологический журнал

–

Сайкс

р. С.

Гэннон

W. L.

, и

Комитет по уходу и использованию животных Американского общества маммологов

2011

Руководство Американского общества маммологов по использованию диких млекопитающих в исследованиях

Журнал маммологии

235

–

253

Саммерс

C. F.

Witthames

S. R.

1978

Значение маркировки как метода маркировки пломб

. Стр.

—

Маркировка животных: узнавающая маркировка животных в исследованиях

(Б. Стоунхаус, ред.).

Труды Симпозиума Королевского общества по предотвращению жестокого обращения с животными (RSPCA)

MacMillan Press

Лондон, Великобритания

Троя

С.

Миддлтон

Д.

Фелан

Дж.

1997

Исследования морских млекопитающих в южном полушарии

. Стр.

179

—

183

Исследования морских млекопитающих в Южном полушарии

(М. Хинделл и К. Кемпер, ред.).

Суррей Битти и сыновья

Девон, Соединенное Королевство

Уллас Карант

к.

Николс

J. D.

1998

Оценка плотности тигров в Индии с помощью фотографических захватов и повторных поимок

Экология

2852

—

2862

Винсент

С.

Meynier

л.

Риду

В.

2001

Фотоидентификация в серых печатях: четкость и устойчивость естественной маркировки

Млекопитающие

363

—

372

Ходунки

г. E.

Линь

Дж. К.

1981

Справочник по морским млекопитающим

Морж, морской котик, морской котик и калан

. Стр.

—

118

в (С. Х. Риджуэй и Р. Дж. Харрисон, ред.).

Academic Press

Лондон, Великобритания

Ходунки

К. А.

Трит

A. W.

Haulena

м.

Усталый

Д. М.

2012

Обзор воздействия различных методов маркировки и мечения на морских млекопитающих

Исследования дикой природы

–

Уайтхед

1990

Компьютерная идентификация личинок кашалотов

Отчет Международной китобойной комиссии

–

Würsig

Б.

Würsig

М.

1977

Фотографическое определение размера группы, состава и устойчивости прибрежных морских свиней ( Tursiops truncatus )

Наука

198

755

–

756

Заметки автора

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями некоммерческой лицензии Creative Commons Attribution (http: // creativecommons.org / licenses / by-nc / 4.0 /), который разрешает некоммерческое повторное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы. По вопросам коммерческого повторного использования обращайтесь по адресу [email protected].

Оценка лосося по пятнам: изменение окружающей среды является основным фактором, определяющим характер пятен у Salmo salar | BMC Ecology

Общий план исследования

Это исследование основано на анализе данных двух экспериментов (Hatchery и River).В эксперименте по инкубаторию 2249 рыб, происходящих из 39, в основном, полных родственных семейств одомашненных, двух гибридов F1 и трех диких популяций, были выращены в стандартных условиях выращивания с использованием наземных резервуаров и морских садков для пресноводной и морской стадий развития соответственно. и фенотипированы как неполовозрелые рыбы в морских садках в возрасте 2+. В эксперименте «Река» 344 рыбы, происходящие из 25 семей, в основном полных братьев и сестер, которые первоначально были выращены в реке Гуддал в виде глазков, вылупились естественным образом и смолились в реке в возрасте 2–4 лет, пойманы в ловушку вниз по течению при миграции в сторону моря, после этого выращивали в аквариумах до фенотипирования в возрасте 4 и 6+ лет.Представлено количество задействованных рыб и семейств, а также план экспериментальной родословной (рис. 1; дополнительный файл 1). Стоит отметить, что в обоих экспериментах использовался один и тот же одомашненный штамм, хотя дикие популяции различались. Фенотипирование включало измерение роста и фотографирование всех рыб. Анализ картирования сцепления был выполнен на рыбе, выращенной в эксперименте инкубатория, чтобы попытаться идентифицировать потенциальные локусы количественных признаков (QTL), связанные с изменчивостью рисунка пятен.

Рис. 1

Схема эксперимента. Общий план обоих экспериментов. Цветовая схема на этой диаграмме объясняет цвета, используемые на всех других графиках в этом исследовании

Производство рыбы для эксперимента в инкубатории

Домашний, дикий и гибридный лосось F1 был выращен в стандартных условиях разведения на исследовательской станции Матре в Норвегии (рис. 2). Осенью 2011 г. дикий родительский лосось, пойманный в соответствующих реках, был использован для экспериментальных кроссов.Эти рыбы произошли из рек Фигджо (58 ° 81’N, 5 ° 55’E), Арна (60 ° 24’N, 5 ° 29’E) и Воссо (60 ° 64’N, 5 ° 95’E). (Рис. 2). Кроме того, гаметы одомашненного лосося, представляющего ~ 11-е поколение линии Mowi, принадлежащей компании Marine Harvest, были собраны на их основной станции размножения. Мы создали в общей сложности 39 семейств одомашненных и диких, в дополнение к реципрокным гибридам Фиггджо × Моуи в ноябре 2011 г. (рис. 1; дополнительный файл 1). Более подробные сведения об этих крестах можно найти в другом месте [27].Все семьи (6–7 семей / линия) были выращены совместно в двух повторностях (N = 50 особей / семья / повтор) в идентичных условиях аквариума с пресной водой, начиная со стадии «глазного яйца» в феврале 2012 г. и позже. В марте 2013 г. у этих рыб был обрезан жировой плавник, помечен индивидуальной меткой PIT, а затем переведены в загоны с открытыми сетями для дальнейшего выращивания в морской воде, 1200 смолтов / повтор (начальное n = 2400). Раннее созревание в садках, т. Е. Домкрат, было зарегистрировано в январе 2014 г. Окончательно фенотипирование рыб было проведено в апреле 2014 г. в возрасте 2+.Во время производства яйца держали в темноте до тех пор, пока они не были готовы к началу откорма. Приживаемость яиц до вылупления составила ~ 99% [27]. Рыба выращивалась на коммерческих гранулах компании Skretting. В течение первых 6 месяцев рыба находилась в 24-часовом световом режиме, затем была естественная продолжительность светового дня для Бергена (60 ° 20 ′ с.ш., 5 ° 20 ′ в.д.) до перехода в морские садки. Osram L18W / 865 Lumilux Cool Daylight, 1300 лм (свет без УФ-излучения) использовался в качестве источника света в аквариумах. Цвет бака был зеленым, затем — серым. В вольерах глубиной 5 м свет был естественным.

Рис. 2

Карта научных станций и рек. Красными точками отмечены места проведения экспериментов «Инкубаторий» (Матре) и «Река» (Гуддал). Синими линиями отмечены реки, где был получен дикий лосось в обоих экспериментах (инкубаторий: Арна, Фигджо, Воссо, река: Этне)

Производство рыбы для речного эксперимента

Глазчатая икра домашних, диких и гибридных семейств лосося F1 была посажена в реку Гуддал (61 ° 14′N, 5 ° 37′E) в 2008 и 2010 годах (рис. 2) . Посаженные семьи были созданы из маточных рыб, пойманных в реке Этне (59 ° 40′N, 5 ° 56′E), а также из одомашненных штаммов Mowi и их гибридов F1.Яйца с глазком от 17 семей (2-8 семей на скрещивание, диапазон семей Q1-30) и 29 семей (9-10 семей на кросс, диапазон семей Q31-60) были посажены в реку в апреле 2008 и 2010 годов, соответственно ( Рис. 2; Дополнительный файл 1). Эта естественная речная система ранее использовалась для экспериментов в обычных садах, включающих высадку генетически разнообразных рыб, которые впоследствии были идентифицированы с помощью ДНК-тестирования [25, 28]. Вылупившиеся яйца вылупились естественным образом, и молодые особи соревновались за ресурсы, пока не смолились в возрасте 2+ и 4+.Река Гуддал является холодной рекой летом, поскольку принимает сток с ледника Фолгефонна, ограничивая темпы роста. Средняя выживаемость от глазного яйца до стадии смолта в этой реке обычно составляет 1-2% на основе предыдущих экспериментов [25]. После смолтификации в мае 2012 г. мы поймали случайную выборку выживших рыб (исходная n = 379, состоящая из 4-летних смолтов, представляющих 16 семейств из когорты 2008 г., и 2-летних смолтов, представляющих 9 семей из когорты 2010 г.) выживших рыб, посаженных в реку в ловушку ниже по течению. , а затем перевезли их на рыбоводную ферму Матре, где они были помещены в 1.5 м ² резервуаров для выращивания с соленой водой. В Матре этих рыб отлучали от груди на гранулах Skretting. Эти рыбы выращивались в аквариумах с соленой водой с мая 2012 года, с обрезанными плавниками и метками PIT в марте 2013 года, а фенотипирование для данного исследования было проведено в апреле 2014 года в возрасте 4+ и 6+. В реке лосось освещался естественным светом и имел доступ к естественным укрытиям в тени. После перевода в Матре лосось содержался в резервуарах, где для Бергена была естественная продолжительность светового дня. Цвет резервуара был белым в течение первого года (с мая 2012 года по февраль 2013 года) и зеленым в течение второго года.Osram L18W / 865 Lumilux Cool Daylight, 1300 лм (свет без УФ-излучения) использовался в качестве источника света в аквариумах.

Фенотипирование рыб из обоих экспериментов

В апреле 2014 г. были отобраны образцы лосося из экспериментов «Инкубаторий» (n = 2249) и «Река» (n = 344). Рыбу сначала анестезировали метакаином (Finquel ^® Vet, ScanVacc, Орнес, Норвегия), затем идентифицировали по их метке PIT, измеряли и затем фотографировали с помощью цифровой камеры Canon EOS 650D. Тестирование происхождения ДНК с помощью микросателлитов использовалось для идентификации всех рыб в их семьях и, следовательно, в штаммах / популяциях происхождения.Подробные сведения о точной процедуре генотипирования доступны в другом месте [29].

Из эксперимента Hatchery для анализа изображений было отобрано до 20 человек в семье (рис. 1) с использованием случайного отбора в R версии 3.2.2 [30]. В эксперименте Ривер мы использовали те же критерии отбора особей, что и выше, однако многие семьи были представлены с небольшим числом особей (что отражает различия в выживаемости семей в реке, как наблюдалось ранее [25]).Среди рыб, случайно выбранных для анализа изображений из эксперимента инкубатория, раннеспелые рыбы (n = 33) были исключены из анализа. У рыб из речного опыта раннего созревания не зарегистрировано. Таким образом, общее количество особей, использованных для анализа изображений, составило 745 и 185 особей для рыб, происходящих из экспериментов инкубатория и реки, соответственно. Представлены все необработанные данные (дополнительный файл 2).

Количественное определение пятен

Образцы пятен количественно определяли с использованием как ручных, так и автоматических методов, как описано ниже.Для автоматического подсчета была установлена стандартизированная прямоугольная область интереса (ROI). Область интереса располагалась чуть выше грудного плавника, у жабр, а затем расширялась до боковой линии (см. Рис. 3, вверху). Затем длина области интереса была увеличена до передней части спинного плавника, а затем область интереса перемещалась вверх до тех пор, пока она не отцентрировалась относительно боковой линии. Макросы для подсчета количества пятен в пределах ROI были созданы в программе анализа изображений ImageJ версии 1.51g [31] (рис. 3, внизу, дополнительный файл 3).Информация, извлеченная из области интереса, включала: номер точки, площадь, координату X, координату Y. Коэффициент кластеризации (т. Е. Показатель агрегации / дисперсии пятен) был рассчитан с использованием среднего расстояния ближайшего соседа (ИНС) [32].

Рис. 3

Точечный отбор проб. (Вверху) Область интереса (ROI) вокруг боковой линии выбирается в инструменте анализа изображений для точечного подсчета. Подсчеты в области головы производятся вручную. (Внизу) ROI обрезается и сохраняется (слева), а затем обрабатывается макросом для подсчета (справа)

В дополнение к автоматическому подсчету точек для оценки общей пятнистости рыбы использовалась человеческая оценка.Этот метод подсчета отражает результаты автоматического метода, поэтому эти данные не представлены. Количество пятен на голове рыбы между жабрами и складкой за жабрами, а также от складки до глаза рыбы подсчитывали вручную (рис. 3, вверху). На фотографии не всегда была представлена вся голова рыбы, и, следовательно, отсутствовали значения: инкубаторий (n = 4), река (n = 54).

QTL-анализ

Весь лосось из эксперимента Hatchery подвергался картированию сцепления с использованием подхода, идентичного тому, который описан в [33].Короче говоря, это включало анализ распределенных по всему геному SNP и связывание их генетической изменчивости с измерениями пятнистости. Первоначальный набор из 118 маркеров SNP (дополнительный файл 4) был выбран в качестве хороших кандидатов для покрытия генома лосося с регулярными интервалами 20–30 сМ на основе карты сцепления лосося [34], а также за предоставление наилучшего информационного содержания в аналогичном экспериментальный дизайн [33]. После проведения генотипирования на анализаторе MassARRAY Analyzer 4 (Agena Bioscience ™) некоторые SNP не амплифицировались.Таким образом, окончательное количество SNP составило 109. Необработанные данные были обработаны в Typer 4.0.20. Фенотипы, используемые для анализа QTL, находятся в дополнительном файле 5, а генотипы — в дополнительном файле 6. Гены в обнаруженной группе сцепления можно найти в дополнительном файле 7. Гены, идентифицированные KEGG как участники биогенеза меланосом, находятся в дополнительном файле. 8.

Чтобы выполнить картирование QTL, мы сначала реконструировали гаплотипы обоих родителей и потомков на основе данных родословной и генотипа.Следующий шаг состоит в оценке коэффициента идентичности по происхождению (IBD) между каждой парой особей в каждом локусе генома. Коэффициенты IBD были получены с помощью рекурсивного подхода [35], реализованного для учета информации о гаплотипах в качестве входных данных.

Затем было выполнено сканирование QTL путем подбора иерархической обобщенной линейной модели (HGLM) в каждом геномном местоположении как:

$$ y = X \ beta + Ga + Zq + e $$

(1)

, где y — вектор фенотипа, X — матрица плана для фиксированных эффектов, β — вектор фиксированных эффектов, G матрица родства, a вектор случайных полигенных эффектов, Z матрица плана для эффекта QTL q вектор случайного эффекта QTL и e случайные остатки.Обратите внимание, что GG ‘эквивалентен квадратной матрице родства и ковариационной структуре для случайных полигенных эффектов, а ZZ’ эквивалентен квадратной матрице IBD и ковариационной структуре случайных эффектов QTL.

В каждой протестированной геномной позиции вероятность модели 1 сравнивается с вероятностью модели без эффекта QTL:

$$ y = X \ beta + Ga + e $$

(2)

В обеих моделях мы рассматриваем скорректированный профиль логарифмического правдоподобия, профилированный по случайным эффектам, как это предусмотрено HGLM [30, 36].Отношение правдоподобия между моделью 1 и моделью 2 затем рассматривается как индикатор QTL, то есть корреляция между генотипом и дисперсией фенотипа.

Чтобы учесть множественное тестирование по всему геному, порог значимости для всего генома для отношения правдоподобия был получен с помощью перестановочного теста, как у Черчилля и Дёрг [37].

Статистический анализ

Вся обработка данных проводилась в R версии 3.2.2 [30]. Корреляция между ответом и независимыми переменными оценивалась с использованием моделей Anova и линейных (при использовании не указывается в основном тексте).Для оценки компонентов дисперсии плотности пятен смешанная модель была подобрана с использованием функции lmer () из пакета lme4 [38]. Тест суммы рангов Краскела – Уоллиса использовался при проверке влияния напряжения на категориальные данные (пятнистость, пятна ниже боковых сторон). Манна – Уитни (для категориальных данных) и T-тесты (для числовых данных) использовались для прямого сравнения между экспериментами Hatchery и River, а также между одомашненными популяциями (Mowi) в экспериментах Hatchery и River. Рыба без пятен была исключена [отсутствовала в эксперименте инкубатория n = 6 (4 Mowi, 2 Arna), речном эксперименте n = 3 (все Mowi)] из анализа переменных автоматического подсчета (размер ROI — и, следовательно, все плотности пятна скорректированы на this), поскольку они зависят от наличия пятен.При анализе значений ИНС в качестве произвольного порога исключения было выбрано 10 пятен, поскольку расположение пятен близко или далеко друг от друга является случайным при небольшом количестве пятен [рыба исключена в эксперименте по инкубаториям n = 37 (9 Mowi, 2 F × M, 4 M × F, 11 Arna, 6 Figgjo, 5 Vosso)], Речной эксперимент [n = 24 (15 Mowi, 4 M × E, 5 Etne)]. При анализе влияния семьи на плотность пятен, в эксперименте River были исключены семьи, состоящие только из одного члена [n = 4, Q49 (Mowi), Q34, Q40, Q50 (M × E)]. Ящичные диаграммы, используемые для отображения данных, имеют значение R по умолчанию.

Количественный анализ изображений пятен для классификации трех гаплогрупп Triatoma dimidiata (Latreille, 1811) (Hemiptera: Reduviidae), важного переносчика болезни Шагаса | Паразиты и переносчики

de Jesús-Bonilla VS, García-París M, Ibarra-Cerdeña CN, Zaldívar-Riverón A. Географические закономерности фенотипического разнообразия зарождающихся видов жуков-пузырей Северной Америки (Coleoptera: Meloidae) не определены. по видовым нишам, но движимые демографией в процессе видообразования.Invertebr Syst. 2018; 32: 672–88.

Артикул Google ученый

Yoder AD, Yang Z. Оценка дат видообразования приматов с использованием локальных молекулярных часов. Mol Biol Evol. 2000; 17: 1081–90.

CAS Статья Google ученый

Struck TH, Feder JL, Bendiksby M, Birkeland S, Cerca J, Gusarov VI, et al. Обнаружение эволюционных процессов, скрытых в загадочных видах.Trends Ecol Evol. 2018; 33: 153–63.

Артикул Google ученый

Bickford D, Lohman DJ, Sodhi NS, Ng PK, Meier R, Winker K, et al. Загадочные виды как окно в разнообразие и сохранение. Trends Ecol Evol. 2007; 22: 148–55. https://doi.org/10.1016/j.tree.2006.11.004.

Артикул PubMed Google ученый

Дайрат Б. К интегративной таксономии.Biol J Linn Soc. 2005; 85: 407–15. https://doi.org/10.1111/j.1095-8312.2005.00503.x.

Артикул Google ученый

Jörger KM, Schrödl M. Как описать загадочный вид? Практические проблемы молекулярной систематики. Фронт Зоол. 2013; 10: 59.

Артикул Google ученый

Brower AV. Проблемы со штрих-кодами ДНК для определения границ видов: «десять видов» Astraptes fulgerator пересмотрены (Lepidoptera: Hesperiidae).Syst Biodivers. 2006; 4: 127–32. https://doi.org/10.1017/S147720000500191X.

Артикул Google ученый

Smith MA, Rodriguez JJ, Whitfield JB, Deans AR, Janzen DH, Hallwachs W., et al. Чрезвычайное разнообразие тропических ос-паразитоидов выявлено путем многократной интеграции естествознания, штрих-кодирования ДНК, морфологии и коллекций. Proc Natl Acad Sci USA. 2008; 105: 12359–64. https://doi.org/10.1073/pnas.0805319105.

Артикул PubMed Google ученый

Bargues MD, Klisiowicz DR, Gonzalez-Candelas F, Ramsey JM, Monroy C, Ponce C, et al. Филогеография и генетическая изменчивость Triatoma dimidiata , основного переносчика болезни Шагаса в Центральной Америке, и его положение в роду Triatoma. PLoS Negl Trop Dis. 2008; 2: e233.

Артикул Google ученый

10.

Justi SA, Russo CA, Mallet JR, Obara MT, Galvao C. Молекулярная филогения Triatomini (Hemiptera: Reduviidae: Triatominae).Векторы паразитов. 2014; 7: 149.

Артикул Google ученый

11.

Печ-Май А., Мазариегос-Идальго С.Дж., Изета-Альберди А., Лопес-Канцино С.А., Тун-Ку Е., Де ла Круз К. и др. Генетическая изменчивость и филогеография комплекса Triatoma dimidiata свидетельствуют о потенциальном центре происхождения и недавнем расхождении гаплогрупп, имеющих дифференциальные инфекции Trypanosoma cruzi и DTU. PLoS Negl Trop Dis. 2019; 13: e0007044.

Артикул Google ученый

12.

Aguilera-Uribe M, Meza-Lázaro RN, Kieran TJ, Ibarra-Cerdeña CN, Zaldívar-Riverón A. Филогения северо-центральной американской клады кровососущих клопов-редувидов из племени Triatomini (Hemiptera: Triatominae) на основе митохондриального генома. Заразить Genet Evol. 2020; 202084: 104373.

Артикул Google ученый

13.

Gurgel-Gonçalves R, Ferreira JBC, Rosa AF, Bar ME, Galvao C.Геометрическая морфометрия и моделирование экологической ниши для определения границ близких родственников видов триатомов. Med Vet Entomol. 2011; 25: 84–93.

Артикул Google ученый

14.

Монтейро Ф.А., Перетолчина Т., Лазоски С., Харрис К., Дотсон Э.М., Абад-Франч Ф. и др. Филогеографический паттерн и обширная дивергенция митохондриальной ДНК раскрывают комплекс видов внутри вектора болезни Шагаса Triatoma dimidiata . PloS One.2013; 8: e70974.

CAS Статья Google ученый

15.

Bargues MD, Schofield C, Dujardin JP. Филогения и классификация триатомин. В: Telleria J, Tibayrenc M, редакторы. Американский трипаносомоз: болезнь Шагаса, сто лет исследований. Амстердам: Эльзевир; 2017. с. 117–47.

Google ученый

16.

Бустаманте Д.М., Монрой С., Менес М., Родас А., Салазар-Скеттино П.М., Рохас Г. и др.Метрическая изменчивость среди географических популяций вектора Шагаса Triatoma dimidiata (Hemiptera: Reduviidae: Triatominae) и родственных видов. J Med Entomol. 2004. 41: 296–301.

Артикул Google ученый

17.

Panzera F, Ferrandis I, Ramsey J, Ordonez R, Salazar-Schettino PM, Cabrera M, et al. Хромосомные вариации и размер генома подтверждают существование криптических видов Triatoma dimidiata с разной эпидемиологической важностью как переносчиков болезни Шагаса.Trop Med Int Health. 2006; 11: 1092–103.

CAS Статья Google ученый

18.

Abad-Franch F, Monteiro FA. Молекулярные исследования и борьба с переносчиками болезни Шагаса. An Acad Bras Cienc. 2005. 77: 437–54.

CAS Статья Google ученый

19.

Dujardin JP, Beard CB, Ryckman R. Актуальность геометрии крыла в энтомологическом надзоре за Triatominae, переносчиками болезни Шагаса.Заразить Genet Evol. 2007; 7: 161–7.

Артикул Google ученый

20.

Gurgel-Gonçalves R, Komp E, Campbell LP, Khalighifar A, Mellenbruch J, Mendonça VJ, et al. Автоматическая идентификация насекомых-переносчиков болезни Шагаса в Бразилии и Мексике: виртуальная лаборатория переносчиков. PeerJ. 2017; 5: e3040.

Артикул Google ученый

21.

Oliveira J, Marcet PL, Takiya DM, Mendonça VJ, Belintani T, Bargues MD, et al.Объединенная филогенетическая и морфометрическая информация для разграничения и объединения комплекса видов Triatoma brasiliensis, и подкомплекса Brasiliensis . Acta Trop. 2017; 170: 140–8.

Артикул Google ученый

22.

Наттеро Дж., Пиччинали Р.В., Лопес К.М., Эрнандес М.Л., Абрахан Л., Лоббия П.А. и др. Морфометрическая изменчивость среди видов субкомплекса Sordida (Hemiptera: Reduviidae: Triatominae): доказательства дифференциации в пределах ареала распространения Triatoma sordida .Векторы паразитов. 2017; 10: 412.

Артикул Google ученый

23.

Dujardin JP, Kaba D, Solano P, Dupraz M, McCoy KD, Jaramillo-O N. Морфометрия на основе контуров, метод, который упускают из виду в исследованиях членистоногих? Заразить Genet Evol. 2014; 28: 704–14.

Артикул Google ученый

24.

Santillán-Guayasamín S, Villacís AG, Grijalva MJ, Dujardin JP. Современный морфометрический подход к идентификации яиц Triatominae.Векторы паразитов. 2017; 10: 55.

Артикул Google ученый

25.

Santillán-Guayasamín S, Villacís AG, Grijalva MJ, Dujardin JP. Triatominae: влияет ли изменение формы нежизнеспособных яиц на распознавание видов? Векторы паразитов. 2018; 11: 543.

Артикул Google ученый

26.

Cruz DD, Arellano E, Ávila DD, Ibarra-Cerdeña CN. Идентификация переносчиков болезни Шагаса с использованием эллиптических дескрипторов Фурье контура тела: случай загадочного комплекса dimidiata .Векторы паразитов. 2020; 13: 1–12.

Артикул Google ученый

27.

Тацута Х., Такахаши К.Х., Сакамаки Ю. Геометрическая морфометрия в энтомологии: основы и приложения. Entomol Sci. 2018; 21: 164–84.

Артикул Google ученый

28.

Padula V, Bahia J, Stöger I, Camacho-García Y, Malaquias MAE, Cervera JL, et al. Тест на основанную на цвете таксономию голожаберных веток: молекулярная филогения и определение видовых границ комплекса видов Felimida clenchi (Mollusca: Chromodorididae).Mol Phyl Evol. 2016; 103: 215–29.

Артикул Google ученый

29.

Yu X, Wang J, Kays R, Jansen PA, Wang T, Huang T. Автоматическая идентификация видов животных на изображениях с фотоловушек. J Image Video Proc 2013; 52 (2013). https://doi.org/10.1186/1687-5281-2013-52.

30.

Чан И.З., Чанг Дж.Дж.М., Хуанг Д., Тодд, Пенсильвания. Измерения цветового рисунка успешно различают два загадочных вида Onchidiidae Rafinesque, 1815 видов.Mar Biodivers. 2019; 49: 1743–50. https://doi.org/10.1007/s12526-019-00940-4.

Артикул Google ученый

31.

Киран Т.Дж., Гордон ERL, Залдивар-Риверон А., Ибарра-Серденья К.Н., Гленн Т.С., Вейраух С. Ультраконсервированные элементы реконструируют эволюцию целующихся клопов-переносчиков болезни Шагаса (Hemiptera: Reduviidae: Triatominae). Syst Entomol. 2020 (принято).

32.

Lent H, Wygodzinsky P. Ревизия Triatominae (Hemiptera: Reduviidae) и их значение как переносчика болезни Шагаса.Bull Am Mus Nat Hist. 1979; 163: 123–520.

Google ученый

33.

Nattero J, de la Fuente ALC, Piccinali RV, Cardozo M, Rodríguez CS, Crocco LB. Характеристика меланических и немеланических форм в домашних и перидоместных популяциях Triatoma infestans (Hemiptera: Reduviidae). Векторы паразитов. 2020; 13:47.

CAS Статья Google ученый

34.

Кармона-Галиндо В.Д., Ресинос МФМ, Идальго САГ, Паредес Г.Р., Вакерано EEP и др. Морфологическая изменчивость и экологическая характеристика переносчика болезни Шагаса Triatoma dimidiata (Hemiptera: Reduviidae) в Сальвадоре. Acta Trop. 2020; 205: 105392. https://doi.org/10.1016/j.actatropica.2020.105392.

Артикул PubMed Google ученый

35.

Schneider CA, Rasband WS, Eliceiri KW. Изображение от NIH для ImageJ: 25 лет анализа изображений.Нат методы. 2012; 9: 671–5. https://doi.org/10.1038/nmeth.2089.

CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

36.

Чан IZW, Стивенс М., Тодд ПА. PAT-GEOM: программный пакет для анализа моделей животных. Методы Ecol Evol. 2018. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13131.

Артикул Google ученый

37.

Дорн П.Л., Юсти С.А., Дейл К., Стивенс Л., Гальван С., Лима-Кордонет и др.Описание мопана Triatoma sp. п. из пещеры в Белизе (Hemiptera, Reduviidae, Triatominae). ZooKeys. 2018; 775: 69-95.

38.

Justi SA, Cahan S, Stevens L, Monroy C, Lima-Cordón R, Dorn PL. Векторы разнообразия: широкое разнообразие генома в географическом ареале вектора болезни Шагаса Triatoma dimidiata sensu lato (Hemiptera: Reduviidae). Mol Phyl Evol. 2018; 120: 144–50.

Артикул Google ученый

39.

Отаки Дж. М., Ямамото Х. Модификации окраски и видообразование у бабочек ликаенид. Trans Lepidopterol Soc Jpn. 2003. 54: 197–205.

Google ученый

40.

Отаки Дж. М., Ямамото Х. Видовые модификации цветового рисунка на крыльях бабочек. Dev Growth Differ. 2004; 46: 1–14.

Артикул Google ученый

41.

Отаки Дж. М., Хияма А., Ивата М., Кудо С.Фенотипическая пластичность популяции-границы ареала ликаенид-бабочки Zizeeria maha . BMC Evol Biol. 2010; 10: 252. https://doi.org/10.1186/1471-2148-10-252.

Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

42.

Обре Ф., Шайн Р. Генетическая ассимиляция и постколонизационная эрозия фенотипической пластичности у островных тигровых змей. Curr Biol. 2009; 19: 1932–6.

CAS Статья Google ученый

43.

Бакли Дж., Брайдл Дж. Р., Помянковски А. Новые вариации, связанные с расширением ареала видов. BMC Evol Biol. 2010; 10: 382. https://doi.org/10.1186/1471-2148-10-382.

Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

44.

Scoville AG, Pfrender ME. Фенотипическая пластичность способствует повторяющейся быстрой адаптации к интродуцированным хищникам. Proc Natl Acad Sci USA. 2010; 107: 4260–3.

CAS Статья Google ученый

45.

Мушик М., Барлуенга М., Зальцбургер В., Мейер А. Адаптивная фенотипическая пластичность глоточной челюсти цихлид Мидаса и ее значение в адаптивной радиации. BMC Evol Biol. 2011; 11: 116. https://doi.org/10.1186/1471-2148-11-116.

Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

46.

Лухтанов В.А. Видовое делимитация и анализ криптического видового разнообразия в XXI веке. Энтомол Ред. 2019; 99: 463–72.https://doi.org/10.1134/S001387381
55.

Артикул Google ученый

47.

Wäldchen J, Mäder P. Машинное обучение для идентификации видов на основе изображений. Методы Ecol Evol. 2018; 9: 2216–25. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13075.

Артикул Google ученый

48.

Мартино М., Конте Д., Раво Р., Арно I, Мунье Д., Вентурини Г. Обзор классификации насекомых на основе изображений.Распознавание образов. 2017; 65: 273–84.

Артикул Google ученый

49.

Зердуми С., Сабри AQM, Камсин А., Хашем ИАТ, Гани А., Хакак С. и др. Распознавание образов в больших данных: таксономия и открытые проблемы: обзор. Multimed Tools Appl. 2018; 77: 10091–121. https://doi.org/10.1007/s11042-017-5045-7.

Артикул Google ученый

50.

Khalighifar A, Komp E, Ramsey JM, Gurgel-Gonçalves R, Peterson AT.Алгоритмы глубокого обучения улучшают автоматическое определение переносчиков болезни Шагаса. J Med Entomol. 2019; 56: 1404–10.

Артикул Google ученый

51.

Ян Х.П., Ма CS, Вэнь Х, Чжан QB, Ван XL. Инструмент для разработки автоматической системы идентификации насекомых по контурам крыльев. Научный доклад 2015; 5: 12786.

CAS Статья Google ученый

52.

Мора Р., Хансон ЧП.Широкое распространение черно-оранжево-черной окраски у перепончатокрылых. J Insect Sci. 2019; 19:13. https://doi.org/10.1093/jisesa/iez021.

Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

53.

Gómez-Palacio A, Arboleda S, Dumonteil E, Peterson AT. Экологическая ниша и географическое распространение переносчика болезни Шагаса, Triatoma dimidiata (Reduviidae: Triatominae): свидетельства дифференциации ниш среди скрытых видов.Заразить Genet Evol. 2015; 36: 15–22.

Артикул Google ученый

Как распознать повторяющийся узор? — Моника Валанкевич

Чтобы распознать повторяющийся паттерн, нужна радикальная честность и хорошая доза сострадания к себе. Иногда наше повторяющееся поведение и переживания становятся настолько укоренившимися, что кажутся частью нашей личности. И нужно сделать шаг назад и посмотреть на них через более широкий объектив.

Я большой сторонник ведения дневника.Поскольку письмо, особенно поток сознания, когда вы не подвергаете себя цензуре и просто позволяете словам течь по странице, вы можете увеличивать расстояние, необходимое для распознавания образов.

Итак, оглянитесь назад и оцените свое прошлое, что привело вас туда, где вы находитесь? Вы замечаете повторяющиеся ситуации? Это может быть очевидно, например, когда вы постоянно общаетесь с людьми одного и того же типа или постоянно упускаете возможности из-за того, что чувствуете себя недостаточно хорошо.Иногда это не так очевидно и не видно снаружи, но суть ситуации может быть такой же, то есть заставляет вас чувствовать то же самое. Присутствует сильное чувство близости, хотя обстоятельства могут быть совсем другими. Это может показаться неудобным, но в то же время, как ни странно, это похоже на дежавю. Это похоже на дом, но не в хорошем смысле. Запишите это. Это ваша подсказка, ведущая к раскрытию закономерности.

Затем поищите закономерности, которые имеют более внутренний характер, например, образец негативного разговора с самим собой.Может быть, вы постоянно принижаетесь или склонны к катастрофам. Эти шаблоны побуждают вас делать определенный выбор и вести себя определенным образом, поэтому рано или поздно они проявятся внешне. То же самое и с эмоциями. Есть ли негативные эмоции, которые всегда присутствуют на фоне вашей жизни? Есть ли эмоции, которые вы испытываете при повторении? Не кажется ли вам, что вы перерабатываете одни и те же чувства, и часто они не отражают то, что происходит в вашей жизни в данный момент? Они являются вашими подсказками, ведущими вас к выявлению паттерна, который потенциально может саботировать ваши сознательные усилия.

Как только вы распознаете шаблон, вы можете начать искать убеждения, которые его создали, и вот как вы отпустите его. Выявление паттерна — это первый шаг на пути к исцелению, это положительный шаг, потому что вы не можете исцелить то, чего не знаете.

Я не зря упомянул сострадание к себе: увидеть наши модели при ярком свете дня может быть сложно и вызвать у нас чувство вины или стыда. Вы хотите избежать попадания в эту ловушку. Относитесь к себе, как к лучшему другу или к любимому человеку.

Пятновые рисунки: — — — — CultureMass.ru

3.1 Чёрно-белая графика (линейная, пятновая, линейно-пятновая, точечная). Способы графической подачи эскизов

Похожие главы из других работ:

Линейная перспектива

А) ГРАФИКА

3.3 Графика

2.6 Белая Башня (White Tower)

2.2 Графика

2.2 Графика

1.4.2 Графика

1.1 Линейная графика

1.3 Пятновая графика, силуэт

1.4 Точечная графика

2.1 Линейно-пятновая графика

2.2 Линейно-штриховая графика

3.3 Ограниченная палитра (чёрно-белый + 1 цвет)

3.1 Точечная (центрическая) композиция

3.2 Линейно-ленточная композиция

Бесчастнов. Графика натюрморта — Стр 12

ГБОУДОД г. Москвы «Детская художественная школа имени М.А. Врубеля»: Внимание! Задания по предметам!

Натюрморт в графике. Презентация к предметам: рисунок, композиция станковая, композиция прикладная. | Презентация к уроку на тему:

Глубинно-пространственная композиция — презентация онлайн

Изображение предметного мира. «Натюрморт»

Отбор лучших фор-эскизов в коллекцию

— обзор

Точечные пятна

Не забывайте данные!

точечных паттернов | Словарь английских определений

пятно

пятен усов: неинвазивный метод индивидуальной идентификации австралийских морских львов (Neophoca cinerea) | Журнал маммологии

Абстракция

Материалы и методы

Учебные площадки и коллекция фотографий.

Подготовка фотографий для проверки надежности и сопоставления.

Изменчивость рисунка усов у австралийских морских львов.

Распознавание образов с использованием преобразования расстояния фаски.

Настройки программного обеспечения и попарное сопоставление.

Результаты

Изменчивость рисунка усов у австралийских морских львов.

Алгоритм и приложение распознавания образов.

Обсуждение

Изменчивость рисунка усов у австралийских морских львов.

Алгоритм и приложение распознавания образов.

Применение и рекомендации.

Благодарности

Цитированная литература

Заметки автора

Оценка лосося по пятнам: изменение окружающей среды является основным фактором, определяющим характер пятен у Salmo salar | BMC Ecology

Общий план исследования

Производство рыбы для эксперимента в инкубатории

Производство рыбы для речного эксперимента

Фенотипирование рыб из обоих экспериментов

Количественное определение пятен

QTL-анализ

Статистический анализ

Как распознать повторяющийся узор? — Моника Валанкевич

Leave A Reply

Рубрики

You Might Also Like

Как правильно одевать новорожденного дома в разное время года

Позы для кормления новорожденного грудью: как правильно кормить ребенка грудным молоком

Черно-белые узоры и фоны для распечатки: 100+ вариантов для творчества