科に着目した類似骨格動物における共有可能な骨格データの検証

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC14-2

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Validation of Shareable Pose Data in Similar Pose Animals with a Focus on Family

著者名: 判家 宏彰（愛知工科大学）,加藤 央昌（愛知工科大学）,田川 和義（愛知工科大学）

著者名(英語): Hiroaki Hanke (Graduate School of Engineering, Aichi University of Technology),Hiroaki Kato (Graduate School of Engineering, Aichi University of Technology),Kazuyoshi Tagawa (Graduate School of Engineering, Aichi University of Technology)

キーワード: pose estimation

要約(日本語): 我々は，姿勢推定技術を応用した動物の手足の動きの変化を抽出することで，動物の異常を検知する手法の実現を目指している．しかしながら，機械学習において膨大な学習データを必要とする姿勢推定は人間を対象に発展してきたため，動物へ適応するためには，動物の種ごとに膨大なデータを用いた機械学習を必要とする．そこで，本稿では，動物の科に着目した類似骨格を持つ動物において共有可能な骨格データの作成が可能であるかを検証した．例えば，ネコ科の動物である猫，虎，チーターなどで共有可能な骨格データ作成が可能であるかについて検証した．その結果，科において共有可能な骨格データが存在する可能性があることが分かった．