Animal gait identification by using a deep learning method

araştırma da, hayvan organizmaları tanımlanmış ve sınıflandırılmıştır. Hayvanların yürüyüşleri sırasında izledikleri davranışları belirlemenin yanı sıra, hayvanların yürüyüşleri analiz edilerek ve hayvan kimliğini tespit etmek için derin öğrenme tekniği kullanılmıştır. Çalışma da, örnek hayvan olarak at seçilmiştir ve yürüme veya yaşam sırasında meydana gelen sakatlanma da tespit edilebilmektedir. Hayvanların yürüyüşe dayalı tespiti, tanımlanması ve sınıflandırılmasında araştırmaların da temelini oluşturan yürüyüş analizi kullanılmıştır. Bir atın vücudunun bölümlerini tanımlamak için çeşitli derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Sinir ağı (CNN), bir dizi verideki temel ilişkileri belirlemeye çalışan bir dizi algoritmadır. Derin öğrenme, sinir ağı, yürüyüş analizi, hayvan tanıma yöntemi kullanarak, yürüyen hayvanı tanıma alanında yapılan araştırmada yöntemler karşılaştırılmıştır. Kullanılan yöntemlerde elde edilen sonuçlar ise: Derin öğrenmede %96.4 doğruluk, CNN'de %95 sonuçlar elde edildi. İç ölçü birimleri %94 ve Hayvan tanıma sonuçları %90.91 ve vücut parçası tanıma sonuçları %88.04 elde edildi. Bu sonuçlar diğer yöntemlerle karşılaştırıldı.