2020 Fiscal Year Research-status Report
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18K11525
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
佐藤 賢二 金沢大学, 生命理工学系, 教授 (10215783)
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2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 生物行動 / 深層学習 / 位置推定 / 姿勢推定 / 動作認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和２年度は動物の行動認識について以下の研究を行った。
・人間やフェレット、ショウジョウバエなどの生物を撮影した動画を対象として姿勢認識を行い、結果として得られたキーポイントの行動をキーポイントの時系列変化として表現した上で、一定の時間的区間で区切った部分行動をクラスタリングした。時間的に変化するクラスタ番号の変化点を検出することで、教師無しで行動解析を実現できることを明らかにした。さらに、同様のデータに対して離散フーリエ変換により行動の周期を計算し、動的時間伸縮法で類似度を計算することにより、人間やショウジョウバエの例で繰り返し行動を検出できることを明らかにした。
・ショウジョウバエの行動分類について、動画における連続画像から計算したオプティカルフロー画像を平均化し、ImageNetから学習されたCNNモデルであるVGG16を元に学習と予測を行った結果、従来法を上回る高い精度を達成することができた。
・魚群を撮影した動画像を対象として、群れにおける動物の追従行動の解析を行った。各個体の位置をトラッキングし、他の個体との距離や相対的な位置関係を計算して機械学習を行うことにより、追従行動の検出をある程度行えることが分かった。
・動物のシルエット画像を対象とした行動解析の精度を高めるため、動画に含まれるシルエット画像の輪郭を縮小して重ね合わせることで対象のテクスチャ情報を人工的に増加させ、既存のアルゴリズムによるオプティカルフロー計算の精度を改善できることを明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍における学生の登学制限や教員の出張等自粛により、研究遂行に想定以上に時間を要した。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和３年度は、引き続き実験動物を主な対象として、キーポイントに基づく行動認識をさらに進め、ユーザが指定した任意の行動を高精度に認識する手法の開発を行う。キーポイントについては、これまで二次元座標を対象としていたが、３Ｄカメラを用いて三次元座標を取得し、行動解析を行うことを試みる。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍における学生の登学制限や教員の出張等自粛により、研究および論文投稿の遅れが生じた。加えて、国際会議のオンライン実施により、出張旅費が使えなかった。次年度は予算を使用して遅れている研究を進めるとともに、論文投稿と学会発表に注力する。
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