Automatically detecting and tracking free‐ranging Japanese macaques in video recordings with deep learning and particle filters
Automatically detecting and tracking free‐ranging Japanese macaques in video recordings with deep learning and particle filters
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利用深度学习和粒子滤波器自动检测和跟踪视频记录中自由活动的日本猕猴
DOI：
10.1111/eth.12851
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
1.7
通讯作者：
Terada Kazunori、Yamada Kazunori
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ueno Masataka;Hayashi Hidetaka;Kabata Ryosuke;Terada Kazunori、Yamada Kazunori
最近，已经提出了使用人工智能的用于动物的自动观察系统。在野外，由于分层和遮挡，动物很难自动检测和跟踪。我们的研究提出了一种使用深度学习和粒子滤波算法自动检测和跟踪野生日本猕猴（Macaca fuscata）的新方法。猕猴似然性是通过深度学习得出的，并用作粒子滤波器中的观察模型，以预测猕猴在图像中的位置和大小。通过使用深度学习作为观察模型，可以简化观察模型并提高分类器的准确性。我们研究了该算法是否可以在日本Katsuyama的自由放养组的视频记录中找到猕猴的身体区域，以评估我们的模型。实验结果表明，我们使用深度学习作为观察模型的方法比使用支持向量机的方法具有更高的跟踪精度。更一般地说，我们的研究将帮助研究人员开发野生动物的自动观察系统。
Recently, automated observation systems for animals using artificial intelligence have been proposed. In the wild, animals are difficult to detect and track automatically because of lamination and occlusions. Our study proposes a new approach to automatically detect and track wild Japanese macaques (Macaca fuscata) using deep learning and a particle filter algorithm. Macaque likelihood is derived through deep learning and used as an observation model in a particle filter to predict the macaques’ position and size in an image. By using deep learning as an observation model, it is possible to simplify the observation model and improve the accuracy of the classifier. We investigated whether the algorithm could find body regions of macaques in video recordings of free‐ranging groups at Katsuyama, Japan to evaluate our model. Experimental results showed that our method with deep learning as an observation model had higher tracking accuracy than a method that uses a support vector machine. More generally, our study will help researchers to develop automatic observation systems for animals in the wild.
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