文献

J-GLOBAL ID：201702289187996532   整理番号：17A1114330

チンパンジーの発生と占有率推定のための自動顔検出【Powered by NICT】

Automated face detection for occurrence and occupancy estimation in chimpanzees

著者 (12件)： Crunchant Anne-Sophie (Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig, Germany) ,  Egerer Monika (Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig, Germany) ,  Loos Alexander (Fraunhofer Institute for Digital Media Technology IDMT, Ilmenau, Germany) ,  Burghardt Tilo (Department of Computer Science, University of Bristol, Bristol, UK) ,  Zuberbuehler Klaus (Department of Comparative Cognition, University of Neuchatel, Neuchatel, Switzerland) ,  Zuberbuehler Klaus (School of Psychology and Neuroscience, University of St Andrews, St Andrews, Scotland) ,  Zuberbuehler Klaus (Budongo Conservation Field Station, Masindi, Uganda) ,  Corogenes Katherine (Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig, Germany) ,  Leinert Vera (Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig, Germany) ,  Kulik Lars (Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig, Germany) ,  Kuehl Hjalmar S. (Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig, Germany) ,  Kuehl Hjalmar S. (German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv) Halle-Leipzig-Jena, Leipzig, Germany)
資料名： American Journal of Primatology  (American Journal of Primatology)
巻： 79  号： 3  ページ： null  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2489A  ISSN： 0275-2565  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 絶滅危惧種の調査保存有効性を評価する必要がある。カメラトラッピングとバイオメトリックコンピュータビジョンは最近の技術進歩である。現地調査に適用できる方法に影響を与えた,これらの方法は過去10年間に大きく勢いを得た。それにもかかわらず,ほとんどの研究者は,手動で映像を検査し,場からのビデオトラップデータの自動意味処理を用いた研究はほとんどない。本研究の特別な目的は,カメラトラッピングに基づく二チンパンジー群集の部位使用を推定するための補助としての自動顔検出技術を組み込んだ方法を評価することである。比較ベースラインとして,映像の伝統的な手作業による検査を採用した。チンパンジー顔検出ソフトウェアの性能と実用的価値を評価する著者らの分析は,発生の基礎パラメータに焦点を当てた。半自動データ処理は,純粋人手解析に比べて時間の2 4%のみを必要とすることを見出した。これはカメラトラップ占有率調査の実現可能性を評価する場合に重要である効率の無視できない増加した。著者らの評価は筆者らの方法論は比較的確実に利用部位の割合を推定することを示唆した。が存在する場合とビデオを高分解能で撮影したときチンパンジーは大部分が検出された:最高の再現率は77%であった,チンパンジー正面顔のみビューを含むビデオのための2.8%の誤警報率であった。確かに,著者らの研究は,実験室から顔検出ソフトウェアを現場適用への第一段階である。著者らの結果は有望であり,適切な顔ビューの欠如のためにカメラトラップ映像におけるチンパンジーを検出する電流制限は現場データ収集のレベルに克服,すなわち,逆方向に直面する複数の高分解能カメラの組合せ配置により容易にできることを示した。これは映像のカメラトラッピングと半自動処理に基づくチンパンジー占有率調査を日常的に可能にするであろう。ハイライト:処理カメラトラップのための半自動類人猿顔検出技術を用いた映像は,手動解析に比べて時間の2 4%のみを必要とし,比較的確実にチンパンジーによるサイト使用を推定することができた。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ処理 ,  検出法 ,  *チンパンジー ,  データ収集 ,  現地調査 ,  *占有率 ,  画像認識 ,  カメラ ,  録画装置 ,  映像 ,  動的解析 ,  ソフトウェア ,  高分解能 ,  意味解析
準シソーラス用語： *顔検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 動物バイオメトリクス ,  類人猿 ,  自動画像認識 ,  カメラ配置 ,  現場利用

分類 (1件)： 圃場作業用機械  (FB03020Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： チンパンジー ,  占有率 ,  推定 ,  顔検出