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El presente trabajo se enmarca dentro de las tareas de investigación del Laboratorio de Mamíferos Marinos del CESIMAR-CONICET. Se cuenta con una extensa base de datos fotográfica de tonina overa (Cephalorhynchus commersonii) con la cual se realizan tareas de reconocimiento individual. Esto permite obtener gran cantidad y variedad de información biológica en la que se incluyen estimaciones de parámetros poblacionales (mortalidad, supervivencia, ciclo reproductivo, patrones de movimiento o migraciones). La información proveniente de las capturas (fotográficas) de los individuos se analiza mediante modelos de captura-recaptura para obtener dichas estimaciones. Las marcas utilizadas para identificar estos animales son principalmente muescas o variaciones en el perfil de las aletas dorsales. Adicionalmente, las cicatrices y las anomalías en el patrón de coloración se utilizan como características auxiliares. Dicho acervo fotográfico requiere una intensiva tarea manual para ser analizada, por lo que surge como tarea innovadora la investigación y desarrollo de algoritmos de análisis de imágenes que permitan la identificación no supervisada de individuos de la fauna marina con base en dichas fotografías. Las técnicas de procesamiento inteligente de imágenes han experimentado en la última década un desarrollo muy importante, debido a la conjunción de varios factores. Por un lado, se han propuesto técnicas y metodologías de estimación robusta de los parámetros geométricos relevantes en fotografías oblicuas (y por lo tanto una reconstrucción 3D plausible). Por otro lado, se han desarrollado nuevos modelos de reconocimiento de patrones e identificación no supervisada, aplicados con éxito en una gran variedad de contextos y áreas de intervención. Esto constituye la hipótesis de que es posible aplicar estas técnicas para la identificación de individuos de diferentes especies de fauna marina, lo que permitiría superar las limitaciones de los sistemas de identificación actuales.