| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-01-23 17:50 自然状況下インタラクション解析に向けた動物集団の映像に対する姿勢推定 ○村重哲史・久保孝富（奈良先端大）・永澤美保・菊水健史（麻布大）・池田和司（奈良先端大）  NC2019-58 |
|
| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | The social behavior analysis of animals is performed in various research fields such as ethology, neuroscience, and pharmacology. To observe animal behavior under natural conditions, computer vision-based tracking methods are an effective approach to avoid distraction to animals. Although many methods for single-animal pose estimation have been proposed, there are few methods for multi-animal pose estimation that is indispensable to analyze social behaviors. We aim to develop a method for multi-animal pose estimation using a deep learning technique. In this preliminary study, we applied our proposed method to videos showing multiple dogs and evaluated its estimation error for body parts of dogs. |
|
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | social behavior / natural interaction / multi-animal pose estimation / computer vision / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 382, NC2019-58, pp. 1-1, 2020年1月. | |
| 資料番号 | NC2019-58 | |
| 発行日 | 2020-01-16 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2019-58 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP NC |
| 開催期間 | 2020-01-23 - 2020-01-25 |
| 開催地（和） | 宮古島マリンターミナル |
| 開催地（英） | Miyakojima Marine Terminal |
| テーマ（和） | NC, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2020-01-NLP-NC |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 自然状況下インタラクション解析に向けた動物集団の映像に対する姿勢推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multi-animal pose estimation from videos towards analysis of natural interaction behavior |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / social behavior |
| キーワード(2)（和/英） | / natural interaction |
| キーワード(3)（和/英） | / multi-animal pose estimation |
| キーワード(4)（和/英） | / computer vision |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村重 哲史 / Satoshi Murashige / ムラシゲ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久保 孝富 / Takatomi Kubo / クボ タカトミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永澤 美保 / Miho Nagasawa / ナガサワ ミホ |
| 第3著者 所属（和/英） | 麻布大学 (略称： 麻布大) Azabu University (略称： Azabu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菊水 健史 / Takefumi Kikusui / キクスイ タケフミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 麻布大学 (略称： 麻布大) Azabu University (略称： Azabu Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 和司 / Kazushi Ikeda / イケダ カズシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-23 17:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2019-58 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.382 |
| ページ範囲 | p.1 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2020-01-16 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]