Assessment of abundance, survival, recruitment rates, and density (i.e., population assessment) is especially challenging for elusive species most in need of protection (e.g., rare carnivores). Individual identification methods, such as DNA sampling, provide ways of studying such species efficiently and noninvasively. Additionally, statistical methods that correct for undetected animals and account for locations where animals are captured are available to efficiently estimate density and other demographic parameters. We collected hair samples of European wildcat (Felis silvestris) from cheek-rub lure sticks, extracted DNA from the samples, and identified each animals' genotype. To estimate the density of wildcats, we used Bayesian inference in a spatial capture-recapture model. We used WinBUGS to fit a model that accounted for differences in detection probability among individuals and seasons and between two lure arrays. We detected 21 individual wildcats (including possible hybrids) 47 times. Wildcat density was estimated at 0.29/km2 (SE 0.06), and 95% of the activity of wildcats was estimated to occur within 1.83 km from their home-range center. Lures located systematically were associated with a greater number of detections than lures placed in a cell on the basis of expert opinion. Detection probability of individual cats was greatest in late March. Our model is a generalized linear mixed model; hence, it can be easily extended, for instance, to incorporate trap- and individual-level covariates. We believe that the combined use of noninvasive sampling techniques and spatial capture-recapture models will improve population assessments, especially for rare and elusive animals.Original Abstract: Resumen:La evaluacion de abundancia, supervivencia, tasas de reclutamiento y densidad (i. e., evaluacion poblacional) es especialmente desafiante para especies elusivas con mayor necesidad de proteccion (e.g., carnivoros raros). Los metodos de identificacion individual, tal como muestreo de ADN, proporcionan formas para estudiar tales especies eficiente y no invasivamente. Adicionalmente, se dispone de metodos estadisticos que ajustan para animales no detectados y dan cuenta de localidades donde los animales son capturados, con lo que la densidad y otros parametros demograficos son estimados eficientemente. Recolectamos muestras de pelo de gato montes europeo (Felis silvestris) en varas con atrayentes para tallar mejillas, extrajimos ADN de las muestras e identificamos el genotipo de cada animal. Para estimar la densidad de gatos monteses, utilizamos inferencia Bayesiana en un modelo espacial de captura-recaptura. Utilizamos WinBUGS para ajustar un modelo que incluyo diferencias en la probabilidad de deteccion entre individuos y temporadas y entre dos conjuntos de atrayentes. Detectamos a 21 gatos individuales (incluyendo posibles hibridos) 47 veces. La densidad de gatos monteses fue estimada en 0.29/km2 (ES 0.06), y se estimo que 95% de la actividad de los gatos monteses ocurrio a 1.81 km del centro de su rango de hogar. Los atrayentes localizados sistematicamente se asociaron con un mayor numero de detecciones que los atrayentes colocados en una celda con base en la opinion de expertos. La probabilidad de deteccion de gatos individuales fue mayor a fines de marzo. Nuestro modelo es un modelo lineal generalizado mixto; por lo tanto, puede ser extendido facilmente, por ejemplo, para incorporar covariables a nivel trampa e idnividual. Consideramos que el uso combinado de tecnicas de muestreo no invasivo y modelo espaciales de captura-recaptura mejorara las evaluaciones poblacionales, especialmente para animales raros y elusivos.