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平成26年度において、平成24年度実績・複数の羽斑蚊の同時検出手法の確立と平成25年度実績・複数の羽斑蚊の同時位置推定手法の確立に基づき、複数の羽斑蚊の存在位置を個々に確定し、時系列的に羽斑蚊個体毎の追跡を実施した。
このとき、検出された羽斑蚊の有効符号に対する類似度を用いて対象となる羽斑蚊の候補を抽出した。さらに、粒子フィルタに基づき推測される粒子の代表点の座標値との距離を評価式に従い比較し、評価式を最小とする画像座標値を現在時刻における対象の羽斑蚊の現在位置と決定することができた。このように選択された座標値を時系列的に追跡することで、羽斑蚊の行動観測及び分析を可能とした。
さらに、動画像処理の高速化を目指し、羽斑蚊の探索照合領域の最小化を行うことで、方向符号照合法の類似度計算の低減化を実施した。なお、マルチテンプレート処理におけるテンプレート数の最適化を図るべく、テンプレート枚数の最適値を照合更新フレーム数と重ね合わせ、フレーム毎の処理時間を比較しながら必要なテンプレート枚数を導出した。
研究期間全体を通して、マラリア原虫を媒介する節足動物・羽斑蚊の行動を観測し、分析するために必要な高精度動画像検出・追跡処理技術の構築を図った。特に、環境輝度変化や羽斑蚊の非線形運動に伴う見かけ上の形状変化に対応し、かつその非線形運動を考慮した移動位置推定を視野に入れた新たな手法が確立できた。これにより、複数の羽斑蚊の同時検出・追跡を行い、その行動分析を可能にした。
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