Research press release

視覚的な特徴による動物の追跡

Nature Methods

Animal tracking by visual fingerprints

集団の中で撮影された1匹の動物に関して固有の視覚的特徴を得る新しい方法が、今週発表される。この方法により、観察間および異なる映像の間で個体を正確に認識、追跡、および再特定することができるようになり、物理的に固有の標識を動物に与えることなく、難しい状況で確実な追跡を行うことが可能となる。

人間は、他の人間たちを識別してその動きを追跡することは得意であるが、1匹1匹のマウスや魚、ハエなどの動物に関して同じことをするのは不得手である。このことは、同種集団内の動物の研究を極めて困難なものにしている。

Gonzalo de Polaviejaたちは、動物集団の映像記録に登場する動物1匹1匹に固有の視覚的特徴を(分離された動物像中のピクセルの値およびその距離に基づいて)計算する全自動ソフトウエアを開発した。この視覚的特徴を用いると、既存の方法ではうまくいかない困難な条件で、集団内の「特徴を与えられた」動物個体が特定および追跡された。

A new method to generate unique visual fingerprints for single animals filmed in a group is reported in a paper this week in Nature Methods. This method will enable researchers to reliably recognize and track and re-identify individuals between sightings and across different videos, allowing robust tracking in challenging situations without the need to physically tag animals with unique identifiers.

Humans are good at distinguishing among other humans and following their movements and behavior, but they are poor at doing the same for individual mice, fish, flies or other animals. This makes the study of animals in groups of the same species very difficult.

Gonzalo de Polavieja and colleagues developed fully automatic software that computes a unique visual fingerprint-based on pixel values and their distances in isolated animal images-for each animal in a video recording of an animal group. They then used these visual fingerprints to identify and track the individual ‘fingerprinted’ animals in their groups under challenging conditions that cause existing methods to fail.

doi: 10.1038/nmeth.2994

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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