論文の概要: Perspectives on individual animal identification from biology and
computer vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00560v1
- Date: Sun, 28 Feb 2021 16:50:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:06:49.463139
- Title: Perspectives on individual animal identification from biology and
computer vision
- Title（参考訳）: 生物学とコンピュータビジョンからみた個体識別の展望
- Authors: Maxime Vidal and Nathan Wolf and Beth Rosenberg and Bradley P. Harris
and Alexander Mathis
- Abstract要約: 計算機科学者と生物学者の両方に利用可能なツールの概要を提供するコンピュータビジョン識別技術の最近の進歩を概観する。
動物識別プロジェクトを始めるための勧告を提示し、現在の限界を説明し、将来どのように対処されるかを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.81800919492064
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identifying individual animals is crucial for many biological investigations.
In response to some of the limitations of current identification methods, new
automated computer vision approaches have emerged with strong performance.
Here, we review current advances of computer vision identification techniques
to provide both computer scientists and biologists with an overview of the
available tools and discuss their applications. We conclude by offering
recommendations for starting an animal identification project, illustrate
current limitations and propose how they might be addressed in the future.
- Abstract（参考訳）: 個々の動物を特定することは多くの生物学的調査にとって重要である。
現在の識別手法のいくつかの制限に応えて、新しい自動コンピュータビジョンアプローチが強力な性能で登場した。
本稿では,コンピュータ科学者と生物学者の両方に利用可能なツールの概要を提供し,それらの応用について論じるコンピュータビジョン識別技術の最近の進歩を概観する。
動物識別プロジェクトを始めるための勧告を提示し、現在の限界を説明し、将来どのように対処されるかを提案する。
関連論文リスト
- Systematic Literature Review of Vision-Based Approaches to Outdoor Livestock Monitoring with Lessons from Wildlife Studies [4.665771068009825]
我々は,牛,馬,鹿,ヤギ,羊,コアラ,キリン,ゾウなどの大型地球性哺乳類に焦点をあてる。
我々は,現在の視覚に基づく手法がPLFの文脈に適用可能であること,今後の研究に期待できる方向性について詳細に論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T13:53:17Z) - Computer Vision for Primate Behavior Analysis in the Wild [61.08941894580172]
ビデオに基づく行動監視は、動物の認知と行動を研究する方法を変える大きな可能性を秘めている。
今でも、エキサイティングな見通しと、今日実際に達成できるものの間には、かなり大きなギャップがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T18:59:56Z) - UniAP: Towards Universal Animal Perception in Vision via Few-shot
Learning [24.157933537030086]
様々な視覚的タスクにおいて種間認識を可能にする新しいユニバーサル・アニマル・パーセプション・モデルであるUniAPを紹介した。
異なる動物やタスク間で共有される視覚的特徴を活かすことで、UniAPは、よく研究された種から限られたラベル付きデータや未知の種への知識の伝達を可能にしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-19T09:13:46Z) - Recent Advances of Local Mechanisms in Computer Vision: A Survey and
Outlook of Recent Work [48.69845068325126]
ローカルメカニズムはコンピュータビジョンの開発を促進するように設計されている。
識別的局所表現を学習するために対象部品に焦点を合わせるだけでなく、効率を向上させるために選択的に情報を処理することができる。
本稿では,様々なコンピュータビジョンタスクやアプローチの局所的なメカニズムを体系的に検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-02T22:05:52Z) - Review on Social Behavior Analysis of Laboratory Animals: From
Methodologies to Applications [0.0]
従来の視覚的手法,統計的手法,深層学習手法を網羅し,多様な行動検出アルゴリズムを探索する。
本研究の目的は、動物行動の効率的な検出方法のひっかき傷を生物学者に与え、関連する研究を徹底的に調査することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-25T13:40:35Z) - Going Deeper than Tracking: a Survey of Computer-Vision Based
Recognition of Animal Pain and Affective States [1.993938356023085]
ますます多くの作品が追跡よりも「絶望的」になり、感情や痛みなどの動物の内的状態の自動認識に対処している。
本稿では,動物における情動状態と痛みの認識に関するコンピュータビジョンに基づく総合的な調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-16T18:50:02Z) - Persistent Animal Identification Leveraging Non-Visual Markers [71.14999745312626]
乱雑なホームケージ環境下で各マウスにユニークな識別子を時間をかけて発見し提供することを目的としている。
これは、(i)各マウスの視覚的特徴の区別の欠如、(ii)一定の閉塞を伴うシーンの密閉性のため、非常に難しい問題である。
本手法は, この動物識別問題に対して77%の精度を達成し, 動物が隠れているときの急激な検出を拒否することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-13T17:11:32Z) - Cetacean Translation Initiative: a roadmap to deciphering the
communication of sperm whales [97.41394631426678]
最近の研究では、非ヒト種における音響コミュニケーションを分析するための機械学習ツールの約束を示した。
マッコウクジラの大量生物音響データの収集と処理に必要な重要な要素について概説する。
開発された技術能力は、非人間コミュニケーションと動物行動研究を研究する幅広いコミュニティにおいて、クロス応用と進歩をもたらす可能性が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-17T18:39:22Z) - Automatic image-based identification and biomass estimation of
invertebrates [70.08255822611812]
時間を要する分類と分類は、どれだけの昆虫を処理できるかに強い制限を課す。
我々は、人間の専門家による分類と識別の標準的な手動アプローチを、自動画像ベース技術に置き換えることを提案する。
分類タスクには最先端のResnet-50とInceptionV3 CNNを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-05T21:38:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。