論文の概要: Survey of Automatic Plankton Image Recognition: Challenges, Existing Solutions and Future Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11739v1
• Date: Fri, 19 May 2023 15:20:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 13:47:33.813759
• Title: Survey of Automatic Plankton Image Recognition: Challenges, Existing Solutions and Future Perspectives
• Title（参考訳）: プランクトン画像の自動認識に関する調査 : 課題,既存の解決策,今後の展望
• Authors: Tuomas Eerola, Daniel Batrakhanov, Nastaran Vatankhah Barazandeh, Kaisa Kraft, Lumi Haraguchi, Lasse Lensu, Sanna Suikkanen, Jukka Sepp\"al\"a, Timo Tamminen, Heikki K\"alvi\"ainen
• Abstract要約: プランクトン生物は水生生態系の重要な要素であり、環境の変化に迅速に反応する。 現代のプランクトンイメージング装置は、高頻度でサンプリングするために利用することができ、プランクトン集団を研究する新しい可能性を可能にしている。 しかし、データの手動分析はコストがかかり、時間がかかり、専門家がベースとなっているため、大規模なアプリケーションには適さない。 大量の研究が行われたにも拘わらず、自動的な手法は運用に広く採用されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17976232077413598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Planktonic organisms are key components of aquatic ecosystems and respond quickly to changes in the environment, therefore their monitoring is vital to understand the changes in the environment. Yet, monitoring plankton at appropriate scales still remains a challenge, limiting our understanding of functioning of aquatic systems and their response to changes. Modern plankton imaging instruments can be utilized to sample at high frequencies, enabling novel possibilities to study plankton populations. However, manual analysis of the data is costly, time consuming and expert based, making such approach unsuitable for large-scale application and urging for automatic solutions. The key problem related to the utilization of plankton datasets through image analysis is plankton recognition. Despite the large amount of research done, automatic methods have not been widely adopted for operational use. In this paper, a comprehensive survey on existing solutions for automatic plankton recognition is presented. First, we identify the most notable challenges that that make the development of plankton recognition systems difficult. Then, we provide a detailed description of solutions for these challenges proposed in plankton recognition literature. Finally, we propose a workflow to identify the specific challenges in new datasets and the recommended approaches to address them. For many of the challenges, applicable solutions exist. However, important challenges remain unsolved: 1) the domain shift between the datasets hindering the development of a general plankton recognition system that would work across different imaging instruments, 2) the difficulty to identify and process the images of previously unseen classes, and 3) the uncertainty in expert annotations that affects the training of the machine learning models for recognition. These challenges should be addressed in the future research.
• Abstract（参考訳）: プランクトン生物は水生生態系の重要な構成要素であり、環境の変化に素早く反応するため、環境の変化を理解するためにはそのモニタリングが不可欠である。 しかし、適切なスケールでプランクトンを監視することは依然として課題であり、水生システムの機能と変化に対する反応に対する理解を制限している。 現代のプランクトンイメージング機器は、高周波数でのサンプリングに利用することができ、プランクトン個体群を研究する新しい可能性を可能にする。 しかしながら、データの手動分析はコストがかかり、時間もかかり、エキスパートベースであるため、大規模なアプリケーションや自動ソリューションの要求には適さない。 画像解析によるプランクトンデータセットの利用に関する重要な問題はプランクトン認識である。 大量の研究が行われたにもかかわらず、自動的な手法は運用に広く採用されていない。 本稿では,自動プランクトン認識のための既存ソリューションに関する包括的調査を行う。 まず、プランクトン認識システムの開発を困難にする最も顕著な課題を特定する。 次に、プランクトン認識文学におけるこれらの課題に対する解決策の詳細な説明を行う。 最後に、新しいデータセットの特定の課題とそれに対応するための推奨アプローチを特定するワークフローを提案する。 多くの課題に対して、適用可能なソリューションが存在する。 しかし、重要な課題は未解決のままである。 1)データセット間の領域シフトは、異なる撮像機器間で機能する一般的なプランクトン認識システムの開発を妨げる。 2)未発見のクラスの画像の識別・処理の難しさ,及び 3) 認識のための機械学習モデルのトレーニングに影響を与える専門家アノテーションの不確実性。 これらの課題は将来の研究で解決されるべきである。

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