論文の概要: Detecting Biological Locomotion in Video: A Computational Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12661v1
- Date: Wed, 26 May 2021 16:19:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-27 16:07:46.058203
- Title: Detecting Biological Locomotion in Video: A Computational Approach
- Title（参考訳）: 映像中の生体ロコモーションの検出 : 計算的アプローチ
- Authors: Soo Min Kang and Richard P. Wildes
- Abstract要約: 未処理映像におけるバイオロコモーションを検出するための計算手法を提案する。
我々は、物体の共通の動きの相違とともに、非対称な振動を伴う位置前進のこのキー特性を利用する。
追跡対象物におけるこれらの形質の存在を測定するアルゴリズムが開発され、移動中の生物学的実体に対応するかどうかが決定される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.135234328352885
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Animals locomote for various reasons: to search for food, find suitable
habitat, pursue prey, escape from predators, or seek a mate. The grand scale of
biodiversity contributes to the great locomotory design and mode diversity.
Various creatures make use of legs, wings, fins and other means to move through
the world. In this report, we refer to the locomotion of general biological
species as biolocomotion. We present a computational approach to detect
biolocomotion in unprocessed video.
Significantly, the motion exhibited by the body parts of a biological entity
to navigate through an environment can be modeled by a combination of an
overall positional advance with an overlaid asymmetric oscillatory pattern, a
distinctive signature that tends to be absent in non-biological objects in
locomotion. We exploit this key trait of positional advance with asymmetric
oscillation along with differences in an object's common motion (extrinsic
motion) and localized motion of its parts (intrinsic motion) to detect
biolocomotion. An algorithm is developed to measure the presence of these
traits in tracked objects to determine if they correspond to a biological
entity in locomotion. An alternative algorithm, based on generic features
combined with learning is assembled out of components from allied areas of
investigation, also is presented as a basis of comparison.
A novel biolocomotion dataset encompassing a wide range of moving biological
and non-biological objects in natural settings is provided. Also, biolocomotion
annotations to an extant camouflage animals dataset are provided. Quantitative
results indicate that the proposed algorithm considerably outperforms the
alternative approach, supporting the hypothesis that biolocomotion can be
detected reliably based on its distinct signature of positional advance with
asymmetric oscillation and extrinsic/intrinsic motion dissimilarity.
- Abstract（参考訳）: 動物は、食物を探し、適切な生息地を見つけ、獲物を探し、捕食者から逃れたり、交尾相手を探すなど、様々な理由で共生する。
生物多様性の大規模さは、大きなロコモトリーデザインとモード多様性に寄与している。
様々な生き物は、足、翼、ひれ、その他の手段を使って世界を移動する。
本報告では,一般生物種の移動を生物移動と呼ぶ。
未処理映像におけるバイオロコモーションを検出するための計算手法を提案する。
顕著なことに、生体の身体部位が環境をナビゲートする動きは、運動中の非生物対象に欠落する傾向の特徴的なシグネチャであるオーバーレイド非対称振動パターンと全体的な位置進行の組み合わせによってモデル化することができる。
対象の共通運動(外節運動)と部分の局所運動(内節運動)の違いとともに、非対称振動を伴う位置進行のこの重要な特徴を利用して、生体運動を検出する。
追跡対象におけるこれらの形質の存在を計測し、移動中の生物学的実体に対応するかどうかを判定するアルゴリズムを開発した。
学習と組み合わせた汎用的特徴に基づく別のアルゴリズムは、関連する調査領域の構成要素から組み立てられ、比較の基礎として提示される。
自然環境下での生体および非生物学的対象の幅広い移動を包含する新しいバイオロコモーションデータセットを提供する。
また、現存する迷彩動物データセットに対するバイオロコモーションアノテーションを提供する。
提案アルゴリズムは,非対称振動と外在的/内在的運動の相違による位置変化の異なる特徴に基づいて,バイオロコモーションを確実に検出できるという仮説を裏付ける。
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