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J-GLOBAL ID：202002278404339979   整理番号：20A0872645

低計算電力CPUによる動物摂食行動の実時間解析【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Analysis of Animal Feeding Behavior With a Low-Calculation-Power CPU

著者 (5件)： Totani Yuki (Department of BiologyWaseda University) ,  Kotani Susumu (Department of Electronic Control System EngineeringNational Institute of Technology) ,  Odai Kei (Department of Electronic and InformaticsKokushikan University) ,  Ito Etsuro (Department of Biology and the Research Organization for Nano & Life Innovation, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Sakakibara Manabu (Research Organization for Nano & Life Innovation, Waseda University, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 67  号： 4  ページ： 1197-1205  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  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： 著者らの目的は,動物が学習し,低い計算力中央処理装置(CPU)を用いて,リアルタイムでそれらの挙動を変化させるかどうかを決定するための自動化システムを開発することであった。リアルタイム解析のボトルネックは画像認識の速度である。高速画像認識のために,画像の99.5%を,被験者と背景を区別することによって画像認識から除外した。著者らは,二値化と連結成分標識技術を適用することによって,これを達成した。このタスクは,完全に自動化された学習装置を開発するために重要である。このような自動化システムの使用は,生物学的研究の効率と精度を改善することができる。池のカタツムリLymnaea停滞は,自然に摂食行動を誘発する食物を避けるために,古典的に条件付けされ,長期記憶に対してこの嫌悪を強化することができる。カタツムリにおける記憶状態の決定には,餌の提示に応じてカタツムリの数をリアルタイムに分析する必要がある。バイトを数えるための主なアルゴリズムは,記録されたビデオから口画像を抽出し,記憶状態に対応する咬合率を測定する2つの部分から成る。Reinforセメント教師つき学習と画像認識を用いて,口画像を抽出した。口面積の大きさの変化を,バイトの数を数えるための手がかりとして用いた。カタツムリが学習されたか否かの最終判断の精度は,人間の観察によって決定されたものと同じであった。画像認識の処理速度を改善するこの方法は,生物学的分野を超えた広い応用の可能性を有する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 咬合 ,  時間分析 ,  画像認識 ,  学習 ,  アルゴリズム ,  録画装置 ,  セメント ,  教師つき学習 ,  食品 ,  自動化 ,  *電力 ,  中央処理装置 ,  *動物
準シソーラス用語： 二値化 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 計算 ,  CPU ,  動物 ,  摂食行動 ,  実時間 ,  解析