Establishment of a method for monitoring wildlife populations: Collaboration of camera trapping, deep learning, and statistical modeling

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今年度は，ニホンジカ，ニホンカモシカ，ツキノワグマおよびニホンザルの個体判別モデルの作成のための，学習データの収集と機械学習に基づく判別モデルの作成を行った．シカに関しては，奈良公園を初夏に訪問し，約100個体を対象に鹿の子模様の撮影を行った．現在，これらの画像のアノテーション作業を進めているところである．また，房総半島にも自動撮影カメラを設置し，追加資料を取得した．さらに，文献調査を行いシカ科の鹿の子模様が個体固有であり，生涯不変であることを確かめた．カモシカについては，野外での調査を継続して行い，学習データの追加取得を行った．現時点で数千枚の画像が得られており，アノテーション作業を今後継続する予定である．クマに関しては，飼育施設（岐阜県のクマ牧場）を夏と冬の２度訪問し，飼育個体の胸の斑紋を様々な角度から撮影した．また，野外でも自動撮影カメラを設置し，胸の斑紋を効率的に撮影する方法の検討を行った．さらに，これらの画像を用いて，既存のメトリックラーニング・モデルを試験的に適用し，個体判別の可否を検討した．その結果，画質が十分であること，胸の斑紋がしっかりと撮影できていること，これら２つの条件が満たされれば，高い精度で個体判別ができることが分かった．サルについては，顔の特徴によって既知の個体の判別が可能であることはすでに確かめている．そこで，メトリックラーニングを可能にするために，画像のアノテーション作業を追加で実施した．顔だけでなく全身の特徴を用いて判別するため，サルの全身の輪郭を正確にトレースした画像を学習データとした．現在，これらの学習データを用いた場合の推定精度を検証中である．