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カメラトラップで撮影された動物種の自動識別 [原著]

Yu et al. (2013) Automated identification of animal species in camera trap images. EURASIP Journal on Image and Video Processing 2013:52.

自動撮影カメラの撮影データの自動化に関する研究のさきがけ。建物内や通りに設置した監視カメラでの認識システムなどと比べ、野生動物を対象とした自動撮影カメラの撮影データは、さまざまな条件下での撮影データとなり、動物を自動判別するにはいろいろと難しい要因が含まれている。この論文では、ScSPM法(sparse conding spatial pyramid matching)を改良して、SIFTとcLBPという処理を組み合わせて使っている。

元データは熱帯雨林(パナマのBCI)と温帯林(オランダのHoge Veluwe)の2箇所で撮影された写真で専門家により同定作業が終わったものを利用している。前処理は行わず、自動化の際に問題になりそうな要因が含まれた撮影データとして使っている。カメラはReconyx RC55、PC800、HC500で、秒間1フレームで3.1メガのjpgファイルが生成される。ただし、夜間は赤外線フラッシュで撮影しているので、グレースケール。

57種10598データがあり、そこから50データ以上の上位18種を解析対象としている。データ数が多い種については、100データまでを選び、少ない種は全てのデータを解析に利用している。1データは10フレーム以下で、動物が撮影されていたのは7196枚で、ここは手作業で抽出している。これらのデータに基づいて、7割を教師データ、残りをテストデータとして利用して、SIFT処理、cLBP処理、SIFT処理+cLBP処理で正答率を比較している。

実際の画像処理の手法はよくわからんけど、解析に利用した上位18種の平均正答率は82%。3分の1に関しては90%以上の正答率だが、シカの仲間のように見かけが似ているものでは、正答率が下がるのは人間の作業と同じで今後の課題。
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