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CNNによる魚の個体識別における特性解析
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カテゴリ: 部門大会
論文No: PS5-5
グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会
発行日: 2024/08/28
タイトル(英語): Analysis of Characteristics for Individual Identification of Fish Using CNN
著者名: 西田 眞到(富山県立大学),高野 博史(富山県立大学)
著者名(英語): Manato Nishida (Toyama Prefectural University),Hironobu Takano (Toyama Prefectural University)
キーワード: 深層学習|個体識別|魚魚
要約(日本語): 水族館は,「調査・ 研究」「種の保存」を担っており,海獣や魚類の自然繁殖や人工繁殖の研究,国の許可を得た絶滅危惧種の飼育等を行っている.そのため,生物がどのような行動をするのか調べる必要があり,行動学研究において,個体の識別が必要不可欠である.よって,魚の個体を識別するシステムを開発することで,行動学研究を補助できると考える.本研究では,肉眼で識別することが困難な同一種の魚を個体識別する手法の開発を目的とした.本発表では,魚の個体識別用のデータセットを構築し,既存のCNNモデル を用いた魚の個体識別の特性を報告する.
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