オプティカルフローを用いた魚群のローテーションカーブの推定

摘要

本研究では，魚群のダイナミクスを理解し，また魚群の数理モデルのパラメータを決定する際に重要な特徴量であるローテーションカーブを，トーラス状に回転する魚群の水中映像から推定することを目的とする．ローテーションカーブとは，銀河や群れ等大規模な集団の性質を記述する特徴量の一つで，集団の中心からの半径に対して各位置での回転速度の大きさをプロットした曲線である．実際に撮影された画像は，魚群の密度が高く各魚の個体識別は困難であり，また群れとは無関係な魚も写り込んでいるため，群れの各個体を長時間追跡し速度を推定することは現実的ではない．そこで本研究では，各個体の速度を計測する代わりに，まず先にローテーションカーブを求める領域を中心からの距離で一定間隔に分割し，それぞれの領域ごとにオプティカルフローを用いて群れの動きのフローを計算する．その計算を一定時間内の各フレームで行い，領域ごとにフローの平均を取ることでローテーションカーブを求める．実際にオプティカルフローを計算する際には，魚群の回転方向および障害物となっている魚の速度を考慮することで対象の魚群以外のフローを除外し，注目している群れの動きのフローのみを抽出する．本研究では実験としてまずシミュレーションを行って提案手法の枠組みの妥当性を確かめた．さらに，それぞれ別の日に撮影された3つの魚群の映像に提案手法を適用して推定したローテーションカーブと，フレームごとに人手で群れの個体を多数追跡して概算したローテーションカーブを比較した．後者を真値とした場合の相対誤差の平均は0.063から0.078の間に収まり，また相対誤差の二乗平均平方根は0.074から0.11となり，提案手法の有効性が示唆された．