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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

オートエンコーダーの混合モデルを用いた魚群追跡

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229906
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229906
2f709e7f-1b82-4a6b-a08f-2e00bf60fc65
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-4Q-01.pdf IPSJ-Z85-4Q-01.pdf (414.2 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル オートエンコーダーの混合モデルを用いた魚群追跡
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
兵庫県大
著者所属
筑波大
著者所属
近畿大
著者所属
兵庫県大
著者名 芝山, 高翔

× 芝山, 高翔

芝山, 高翔

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新里, 高行

× 新里, 高行

新里, 高行

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波部, 斉

× 波部, 斉

波部, 斉

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川嶋, 宏彰

× 川嶋, 宏彰

川嶋, 宏彰

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 生物の複数個体追跡において,個体の識別番号 (ID) の入れ替わりがしばしば発生する.これは複数個体が重なることでの検出エラーが主な原因である.個体追跡結果を基に生物の行動分析を行う場合,IDの入れ替わりはノイズになるため望ましくない.本研究では水槽内の魚群の追跡を行うにあたり,個体の見た目の類似性が非常に高いという問題設定の下で追跡精度を向上させるために,各々が単一個体を生成できるようなオートエンコーダーの混合モデルを用いて,重なった個体を分離する手法を提案する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 215-216, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:22:07.031198
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