研究概要
本研究では猫の個体識別を目的とし，猫の咀嚼音を利用した個体識別器を，Deep Learningと呼ばれる人工知能の一種を使用して開発した．猫に対して本来必要のないタグを装着することなく識別するため，猫に対してストレスを与えることなく，猫の行動を分析することができる．個体識別器の活用例として，個体識別を可能とする餌入れを制作し，猫の生活環境を変えることなく留守番見守りや健康管理が可能であることを示した．動物に対してストレスを与えないように工夫する動物福祉や，動物本来の生活環境を再現する環境エンリッチメントへの関心が高まる中において，本研究は動物のより豊かな暮らしを支援することができる．
論文・学会発表
- 大澤 あかね, 鈴木 優. 猫の行動から個体を識別する手法. インタラクション2020論文集, pp.342-345, 2020年. インタラクティブ発表賞
- Akane Osawa, Yu Suzuki. Identifying Individual Cats by Their Chewing Sounds using Deep Learning. Proceedings of the 23rd International Conference on Human-Computer Interaction (HCI International ’21), pp.556–560, 2021.
