抄録
行動生態学や動物行動学などの動物研究の分野において、観察は主な研究方法であるが、人間がその観察を長時間行うには限界がある。近年では、画像認識技術が広まりつつあり、行動生態学や動物行動学の研究においても画像認識を用いた自動観察システムなどの需要が高まっている。一方、深度センサーとRGBカメラを実装したハイブリッドデバイスの登場により、画像認識精度が向上している。しかしながら、現状は人間の認識が主流となり、ハイブリッドカメラを用いた動物の認識に関する研究は進んでいない。現在の認識技術は人間に特化した手法を取られており、これを動物の認識に展開する場合、その種類ごとに新たにモデル化が必要となる。本研究では、より汎用的な知的学習手法を用い動物などの判別・認識を扱う手法を検討している。本論文では、ハイブリッドカメラの深度センサーより8bit/pixelのラスターデータを取得し、ニューラルネットワークを用いて認識パターンを学習させ、動物の例として犬の認識を行う手法について提案する。
