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ACTION RECOGNIZING APPARATUS, AND ACTION RECOGNIZING METHOD

Patent code P160012802
File No. S2014-1149-N0
Posted date Feb 24, 2016
Application number P2014-136732
Publication number P2016-015016A
Patent number P6346007
Date of filing Jul 2, 2014
Date of publication of application Jan 28, 2016
Date of registration Jun 1, 2018
Inventor
  • (In Japanese)駒井 章治
  • (In Japanese)渡辺 仁
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学
Title ACTION RECOGNIZING APPARATUS, AND ACTION RECOGNIZING METHOD
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To enhance the accuracy of tracking in analyzing actions of laboratory animals and the like.
SOLUTION: An action recognizing apparatus 20 that automatically recognizes actions of a moving body 12 from images of multiple frames of images of a moving body 12 shot by a shooting unit 11 is equipped with: overall gravity center identifying means 44 that identifies the overall gravity center, which is the gravity center of a moving body area matching the moving body 12 in the images; area dividing means 45 that divides the moving body area into a plurality of areas by using a mechanical learning algorithm; and end point identifying means 46 that identifies as the end point of the moving body the farthest point from the overall gravity center in a prescribed area out of the plurality of areas into which division was made by the area dividing means 45.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

マウス等に代表される実験動物の行動を撮影して解析することは、動物行動学等の基礎研究の他、医薬品の薬効試験等において広く採用されている実験手法である。古典的には、撮影された映像を実験者が目視にて観察し、いくつかの類型化された行動を検出して記録するといった手法が取られていたが、この手法には目視観察に起因する労働コストの高さや、観察者の主観的判断に依存するが故の再現性の低さといった多くの問題がある。

こうした問題を解決するため、従来、様々な自動解析ソフトウェアが開発されてきた。例えば、上方からの撮影画像からマウスの重心を検出し、各時点での位置及び移動速度、並びに所定時間範囲内での移動経路等をトラッキングするものが広く使用されている。
なお、ここでの「重心」とは、撮影画像から適宜の手法で検出された2次元図形に関して求められる点であり、マウスの体積や体重を考慮したものではない。以降、本明細書中で用いられる「重心」との語は上記の意味を持つものである。

さらに近年では、マウスの行動をより詳細に観察する手法として、モデルフィッティングを用いた手法が開示されている。こうした例としては物理モデルフィッティング(非特許文献1及び図10(a)を参照)や楕円フィッティング(非特許文献2及び図10(b)参照)を挙げることができる。これらの手法によれば、マウスの動きや体の向き等を目視によらずともトラッキングすることができる。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、実験動物等の動体の動作を自動的に認識する動作認識装置及び動作認識方法等に関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
動体の動作を、撮像部により撮像された該動体の複数フレームの画像から自動的に認識する認識装置であって、
a) 前記画像中で前記動体に対応する動体領域の重心である全体重心を特定する全体重心特定手段と、
b) 前記動体領域を機械学習アルゴリズムを用いて複数の領域に分割する領域分割手段と、
c) 前記領域分割手段が分割した複数の領域のうち所定領域において、前記全体重心から最も遠い点を前記動体の端点として特定する端点特定手段と、
を備えることを特徴とする動作認識装置。

【請求項2】
 
前記動体は前後軸を有する動物であり、
前記領域分割手段は、前記動体領域を前後方向に分割し、
前記端点特定手段は、前記複数の領域のうち前記前後方向の一方の端部に位置する領域である端部領域において、前記全体重心から最も遠い点を前記動体の端点として特定することを特徴とする請求項1に記載の動作認識装置。

【請求項3】
 
d) 前記端部領域の重心を特定する端部重心特定手段
をさらに備えることを特徴とする請求項2に記載の動作認識装置。

【請求項4】
 
前記端部重心特定手段は、直前に特定した前記端部領域の重心を、次フレームにおいて特定すべき前記端部領域の重心の初期値とすることを特徴とする請求項3に記載の動作認識装置。

【請求項5】
 
前記領域分割手段が用いる機械学習アルゴリズムがk-meansクラスタリングであることを特徴とする請求項1~4のいずれかに記載の動作認識装置。

【請求項6】
 
前記領域分割手段は、予備実験の結果に基づいて前記動体領域の分割数を決定することを特徴とする請求項1~5のいずれかに記載の動作認識装置。

【請求項7】
 
動体の動作を、撮像部により撮像された該動体の複数フレームの画像から自動的に認識する認識方法であって、
a) 前記画像中で前記動体に対応する動体領域の重心である全体重心を特定する全体重心特定ステップと、
b) 前記動体領域を機械学習アルゴリズムを用いて複数の領域に分割する領域分割ステップと、
c) 前記領域分割ステップにて分割した複数の領域のうち所定領域において、前記全体重心から最も遠い点を前記動体の端点として特定する端点特定ステップと、
を含むことを特徴とする動作認識方法。

【請求項8】
 
前記動体は前後軸を有する動物であり、
前記領域分割ステップにて、前記動体領域を前後方向に分割し、
前記端点特定ステップにて、前記複数の領域のうち前記前後方向の一方の端部に位置する領域である端部領域において、前記全体重心から最も遠い点を前記動体の端点として特定することを特徴とする請求項7に記載の動作認識方法。

【請求項9】
 
d) 前記端部領域の重心を特定する端部重心特定ステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項8に記載の動作認識方法。

【請求項10】
 
前記端部重心特定ステップにて、直前に特定した前記端部領域の重心を、次フレームにおいて特定すべき前記端部領域の重心の初期値とすることを特徴とする請求項9に記載の動作認識方法。

【請求項11】
 
前記領域分割ステップにて用いる機械学習アルゴリズムがk-meansクラスタリングであることを特徴とする請求項7~10のいずれかに記載の動作認識方法。

【請求項12】
 
前記領域分割ステップにて、予備実験の結果に基づいて前記動体領域の分割数を決定することを特徴とする請求項7~11のいずれかに記載の動作認識方法。

【請求項13】
 
コンピュータを請求項1~6のいずれかに記載の動作認識装置の各手段として機能させるための制御プログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2014136732thum.jpg
State of application right Registered
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