論文の概要: Re-Identifying Kākā with AI-Automated Video Key Frame Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08775v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 19:46:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:47.68976
• Title: Re-Identifying Kākā with AI-Automated Video Key Frame Extraction
• Title（参考訳）: AI自動ビデオキーフレーム抽出によるカーカーの再同定
• Authors: Paula Maddigan, Andrew Lensen, Rachael C. Shaw,
• Abstract要約: 本研究では,k=ak=a(Nestor meridionalis)のビデオから高品質なキーフレームを抽出するためのユニークなパイプラインを提案する。 カスタムフィードの映像記録を用いて,キーフレームを抽出し,パイプラインの再同定性能を評価する。 その結果,提案手法では,k=ak=a再同定において高い精度で画像収集を行うことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate recognition and re-identification of individual animals is essential for successful wildlife population monitoring. Traditional methods, such as leg banding of birds, are time consuming and invasive. Recent progress in artificial intelligence, particularly computer vision, offers encouraging solutions for smart conservation and efficient automation. This study presents a unique pipeline for extracting high-quality key frames from videos of k\={a}k\={a} (Nestor meridionalis), a threatened forest-dwelling parrot in New Zealand. Key frame extraction is well-studied in person re-identification, however, its application to wildlife is limited. Using video recordings at a custom-built feeder, we extract key frames and evaluate the re-identification performance of our pipeline. Our unsupervised methodology combines object detection using YOLO and Grounding DINO, optical flow blur detection, image encoding with DINOv2, and clustering methods to identify representative key frames. The results indicate that our proposed key frame selection methods yield image collections which achieve high accuracy in k\={a}k\={a} re-identification, providing a foundation for future research using media collected in more diverse and challenging environments. Through the use of artificial intelligence and computer vision, our non-invasive and efficient approach provides a valuable alternative to traditional physical tagging methods for recognising k\={a}k\={a} individuals and therefore improving the monitoring of populations. This research contributes to developing fresh approaches in wildlife monitoring, with applications in ecology and conservation biology.
• Abstract（参考訳）: 個体の正確な認識と再同定は、野生生物の個体群モニタリングの成功に不可欠である。 鳥類の脚の包帯のような伝統的な方法は、時間の消費と侵入である。 人工知能、特にコンピュータビジョンの最近の進歩は、スマートな保護と効率的な自動化のための奨励的なソリューションを提供する。 本研究では,ニュージーランドの森林に生息するオウム,k\={a}k\={a} (Nestor meridionalis)のビデオから高品質なキーフレームを抽出するためのユニークなパイプラインを提案する。 キーフレーム抽出は人体再同定においてよく研究されているが、野生生物への応用は限られている。 カスタムフィードの映像記録を用いて,キーフレームを抽出し,パイプラインの再同定性能を評価する。 本手法では, YOLO と Grounding DINO を用いた物体検出, 光フローのぼかし検出, DINOv2 を用いた画像符号化, 代表的な鍵フレームを識別するためのクラスタリング手法を組み合わせた。 その結果,提案手法により,k\={a}k\={a} の精度の高い画像収集が可能であることが示唆された。 人工知能とコンピュータビジョンを用いて、我々の非侵襲的で効率的なアプローチは、k\={a}k\={a} の個人を認識する従来の物理的タグ付け手法に代わる価値ある代替手段を提供する。 本研究は, 野生生物モニタリングにおける新たなアプローチ開発に寄与し, 生態学・保全生物学への応用に寄与する。

関連論文リスト

• Decentralized Vision-Based Autonomous Aerial Wildlife Monitoring [55.159556673975544]
  野生生物モニタリングのための分散視覚に基づくマルチクワッドロータシステムを提案する。 我々のアプローチは、その自然生息地における大型種のロバスト同定と追跡を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-20T20:05:05Z)
• Consistent multi-animal pose estimation in cattle using dynamic Kalman filter based tracking [0.0]
  KeySORTは、トラックレットをバウンディングボックスフリーで構築するための適応カルマンフィルタであり、検出されたキーポイントの時間的一貫性を著しく向上する。 実験結果から,提案アルゴリズムは,精度の高い真理キーポイントの最大80%を検出できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T15:15:54Z)
• Categorical Keypoint Positional Embedding for Robust Animal Re-Identification [22.979350771097966]
  動物再同定(ReID)は生態学研究において欠かせない道具となっている。 ヒトのReIDとは異なり、動物のポーズの多様性の高さ、環境条件の多様性、動物データに事前訓練されたモデルを直接適用できないことなど、動物ReIDは重大な課題に直面している。 本研究は,1つの注釈付き事前学習拡散モデルを用いたキーポイント伝搬機構を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-01T14:09:00Z)
• Towards Context-Rich Automated Biodiversity Assessments: Deriving AI-Powered Insights from Camera Trap Data [0.06819010383838325]
  カメラトラップは生態研究において大きな新しい機会を提供する。 現在の自動画像解析手法は、影響のある保存結果をサポートするために必要な文脈的豊かさを欠いていることが多い。 本稿では、深層学習に基づく視覚と言語モデルを組み合わせて、カメラトラップのデータを用いた生態報告を改善するための統合的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T15:28:52Z)
• Image-Based Leopard Seal Recognition: Approaches and Challenges in Current Automated Systems [0.0]
  本稿では,従来の写真を用いた自然の生息地におけるアザラシ認識の課題と進歩について考察する。 ヒョウアザラシ EmphHydrurga leptonyx は南極の生態系において重要な種である。 機械学習の出現、特にビジョントランスフォーマーの応用は、種のモニタリングにおける効率性と精度の新しい時代を告げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T03:35:11Z)
• Multimodal Foundation Models for Zero-shot Animal Species Recognition in Camera Trap Images [57.96659470133514]
  モーションアクティベートカメラトラップは、世界中の野生生物を追跡・監視するための効率的なツールである。 教師付き学習技術は、そのような画像を分析するためにうまく展開されているが、そのような訓練には専門家のアノテーションが必要である。 コストのかかるラベル付きデータへの依存を減らすことは、人間の労働力を大幅に減らした大規模野生生物追跡ソリューションを開発する上で、大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T08:32:00Z)
• Open-Vocabulary Animal Keypoint Detection with Semantic-feature Matching [74.75284453828017]
  Open-Vocabulary Keypoint Detection (OVKD)タスクは、任意の種類のキーポイントを特定するためにテキストプロンプトを使用するように設計されている。 セマンティック・フェールマッチング(KDSM)を用いた開語彙キーポイント検出(Open-Vocabulary Keypoint Detection)という新しいフレームワークを開発した。 このフレームワークは視覚と言語モデルを組み合わせて、言語機能とローカルキーポイント視覚機能との相互作用を作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T07:42:41Z)
• AntPivot: Livestream Highlight Detection via Hierarchical Attention Mechanism [64.70568612993416]
  本稿では,Livestream Highlight Detectionという新たなタスクを定式化し,上記の課題を議論・分析し,新しいアーキテクチャAntPivotを提案する。 我々は、このタスクをインスタンス化し、我々のモデルの性能を評価するために、完全に注釈付きデータセットAntHighlightを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T05:58:11Z)
• TraND: Transferable Neighborhood Discovery for Unsupervised Cross-domain Gait Recognition [77.77786072373942]
  本稿では、教師なしクロスドメイン歩行認識のための領域ギャップを橋渡しするTransferable Neighborhood Discovery (TraND) フレームワークを提案する。 我々は、潜在空間におけるラベルなしサンプルの自信ある近傍を自動的に発見するために、エンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチを設計する。 提案手法は,CASIA-BとOU-LPの2つの公開データセットに対して,最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T03:07:07Z)
• Automatic Detection and Recognition of Individuals in Patterned Species [4.163860911052052]
  我々は,異なるパターンの個体の自動検出と認識のための枠組みを開発する。 我々は最近提案したFaster-RCNNオブジェクト検出フレームワークを用いて画像中の動物を効率的に検出する。 我々は,シマウマおよびジャガー画像の認識システムを評価し,他のパターンの種への一般化を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T15:29:21Z)

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。