論文の概要: Computer Vision for Primate Behavior Analysis in the Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16424v2
- Date: Mon, 12 Aug 2024 07:41:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 00:07:59.729519
- Title: Computer Vision for Primate Behavior Analysis in the Wild
- Title（参考訳）: 野生における霊長類行動解析のためのコンピュータビジョン
- Authors: Richard Vogg, Timo Lüddecke, Jonathan Henrich, Sharmita Dey, Matthias Nuske, Valentin Hassler, Derek Murphy, Julia Fischer, Julia Ostner, Oliver Schülke, Peter M. Kappeler, Claudia Fichtel, Alexander Gail, Stefan Treue, Hansjörg Scherberger, Florentin Wörgötter, Alexander S. Ecker,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.08941894580172
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advances in computer vision as well as increasingly widespread video-based behavioral monitoring have great potential for transforming how we study animal cognition and behavior. However, there is still a fairly large gap between the exciting prospects and what can actually be achieved in practice today, especially in videos from the wild. With this perspective paper, we want to contribute towards closing this gap, by guiding behavioral scientists in what can be expected from current methods and steering computer vision researchers towards problems that are relevant to advance research in animal behavior. We start with a survey of the state-of-the-art methods for computer vision problems that are directly relevant to the video-based study of animal behavior, including object detection, multi-individual tracking, individual identification, and (inter)action recognition. We then review methods for effort-efficient learning, which is one of the biggest challenges from a practical perspective. Finally, we close with an outlook into the future of the emerging field of computer vision for animal behavior, where we argue that the field should develop approaches to unify detection, tracking, identification and (inter)action recognition in a single, video-based framework.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの進歩と、ますます広まるビデオベースの行動監視は、動物の認知と行動の研究方法を変える大きな可能性を秘めている。
しかし、エキサイティングな展望と、実際に何が達成されるのか、特に野生の動画では、まだかなり大きなギャップがある。
この観点から、我々は、行動科学者に現在の方法から期待できることを導き、コンピュータビジョン研究者を動物行動の研究に関係のある問題へと導くことによって、このギャップを埋めることに貢献したい。
本研究は,物体検出,多個人追跡,個人識別,行動認識など,動物行動の映像ベース研究に直接関係するコンピュータビジョン問題に対する最先端の手法の調査から始める。
次に,実践的な観点からの最大の課題のひとつとして,作業効率のよい学習方法についてレビューする。
最後に、動物行動のためのコンピュータビジョンの新たな分野の展望を概観し、この分野は単一のビデオベースのフレームワークで検出、追跡、識別、および(相互作用)認識を統一するためのアプローチを開発するべきだと論じる。
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