利用 LabGym 人工智能自动识别日本猕猴的玩石行为
计算机视觉与模式识别
2023-10-13 v1 人工智能
摘要
人工智能技术的最新进展为分析复杂行为打开了大门。有鉴于此，行为生态学家正积极探索这些创新潜力，以简化基于视频数据的行为分析这一耗时过程。在灵长类学领域，已为此开发若干工具。然而，这些工具各自面临技术限制，我们旨在克服之。为解决这些局限，我们建立了一套综合协议，旨在利用尖端工具 LabGym 的能力。我们的主要目标是评估 LabGym 用于灵长类行为分析的适用性，以日本猕猴为模型对象。我们已成功开发出一个模型，在检测日本猕猴玩石行为方面表现出高度准确性。我们的行为分析模型按初始预期完成，且 LabGym 成功识别了视频中的玩石行为。然而，需注意，由于指定时间框架内缺乏定量数据，本研究得出行为分析质量确定性结论的能力受限。尽管如此，据我们所知，我们的模型是利用 LabGym 分析灵长类行为的开创性尝试，并为这一有前景领域的潜在未来研究奠定基础。
引用
@article{arxiv.2310.07812,
title = {Automatic Identification of Stone-Handling Behaviour in Japanese Macaques Using LabGym Artificial Intelligence},
author = {Théo Ardoin and Cédric Sueur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.07812},
year = {2023}
}