情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

CowFindAR：牛顔個体識別を用いたモバイル端末向け管理
情報提示システム藏田 芳樹1

兒玉 光平1

高塚 佳代子1

椋木 雅之1

関口 敏1

概要：近年，畜産農業においてスマート農業への注目が集まっている．しかし，便利なシステムは導入コストが大きく，導入コストが低いものも管理作業が煩雑であるといった問題を抱えている．本研究では，画像認識を利用した牛顔画像からの個体識別による入力作業の補助や，直感的な情報の提示により牛の管理を支援するモバイル端末向けクライアントサーバシステム「CowFindAR」を実装した．実験では，サーバシステムの識別性能について評価し，その後実際の牛を対象とした実地試験を行った．その結果，識別精度を向上するためには様々な向きの牛顔画像が必要であると分かった．
キーワード：画像認識・理解， モバイルアプリケーション， 仮想／人工／拡張現実

CowFindAR: Management information presentation system for mobileterminals using individual cow face identiﬁcation
Yoshiki Kurata1

Kouhei Kodama1 Kayoko Takatsuka1
Satoshi Sekiguchi1

Masayuki Mukunoki1

Abstract: In recent years, smart agriculture has been attracting attention in livestock farming. However,convenient systems are costly to implement, and those with low implementation costs are complicated tomanage. In this study, we implemented ”CowFindAR”, a client-server system for mobile terminals thatsupports cattle management by assisting input work through individual identiﬁcation using cattle face image
recognition and by presenting intuitive information. In the experiment, we evaluated the cow identiﬁcation
performance of the system in a pseudo-environment and real ﬁeld. As a result, it was found that cow face
images in various orientations are necessary to improve the identiﬁcation accuracy.
Keywords: Image Recognition and Understanding, Mobile Applications, Virtual/Artiﬁcial/Augmented Reality

1. はじめにセンサデバイスを取り付け，センサデバイスから取得した情報をスマートフォン等で受け取るシステムを提供してい

近年，農業分野における様々な問題の解決に向けて，スる．1 頭の牛につき 1 つのセンサデバイスを取り付けて管マート農業が注目されている．農林水産省によれば，ス

理する手法は，牛の個体情報や位置情報を正確に管理できマート農業とは，「ロボット技術や情報通信技術 (ICT) をるが，導入のコストが高いため多くの畜産農業従事者が利活用して，省力化・精密化や高品質生産を実現する等を用できる手法とは言い難い．

推進している新たな農業 [1]」である．畜産農業において大きなコストがかからない手法としては，株式会社ファーも，スマート農業への取り組みがなされている．例えば，

ムノートが提供するクラウド牛群管理システム Farmnote

cntxts Inc. が提供する Smart Cattle®[2] では，牛の体にCloud[3] が挙げられる．Farmnote Cloud は，繁殖対象牛，1

宮崎大学
University of Miyazakic 2023 Information Processing Society of Japan⃝

ワクチン接種が必要な牛などの項目での絞り込みや，アカ1

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図 1

耳標

Fig. 1 Ear tag

ウントを経由した獣医師など外部の関係者とのデータのやり取りなどにより詳細な牛の情報まで管理できる．しかし，耳のタグに表記された個体識別番号を手動で入力したりと，不便を感じる部分も多い．

図 2

そこで本研究では，導入コストが低いモバイル端末向Farmnote Cloud [3] の登録画面

Fig. 2 Farmnote Cloud [3] registration screen

けのシステムとして，牛顔個体識別により畜産動物の管理を支援するシステム CowFindAR(Cow Face individual

め耳のタグを検出できないことが多かった．そもそもタグidentiﬁcation AR) を提案する．システムは深層学習を用をあまり大きく写せないという問題もあった．

いて，牛顔画像から牛個体を識別し，個体識別番号を取得，得られた個体識別番号をユーザ端末に提示する．

Thi Thi Zin ら [6] による研究では，画像中に含まれる耳標から個体識別番号を画像処理により文字認識すること

以下，第 2 章では牛個体情報を扱う従来研究について議で，牛個体を識別する取り組みがされており，92.5% の精論する．第 3 章では提起した問題を解決するための提案手度で牛個体の識別ができた．しかし，オクルージョンが発法である CowFindAR について説明する．第 4 章ではシス生している画像や品質に問題のある画像のような，正しいテムの性能について評価する実験を行う．第 5 章では研究

文字認識を期待できない耳標画像は文字認識の対象から排の内容をまとめるとともに，今後の展望について述べる．

除している．また，耳標が外れる，隠れる，汚れる場合は

2. 牛個体情報を扱う従来手法
2.1 牛個体情報の管理

実際の畜産農業施設でも多く発生する問題であるため，この手法で識別できない牛も少なくない．
高宗 [7] による研究では，様々な特徴抽出器などを用いて農林水産省によると，牛には個体識別番号が書かれた耳牛顔画像から個体識別を行い，特徴抽出器の有効性を評価

標 (図 1) を装着する必要がある [4]．個体識別番号とは牛する実験が行われた．実験は人の顔を学習したモデルであトレーサビリティ法に基づき国内で飼育される牛に対してる FaceNet と VGGFace，一般物体認識用のデータセット割り振られている 10 桁の番号である．牛個体情報を特別で学習された VGG16，VGG19，ResNet50 をそれぞれ用なセンサデバイスを用いずに管理するシステムとして，個いて牛顔画像から特徴抽出を行い，精度を比較するという体識別番号を用いた種々のシステムが存在する．

ものである．結果として，識別の精度が最も高い VGG16

株式会社ファームノートが提供するクラウド牛群管理シ

では，27 頭の肉牛に対して 92.8%，24 頭の乳牛に対してステム Farmnote Cloud[3] は，繁殖，治療，牛群移動といっ

97.5% の高い精度を示し，牛顔画像を用いた個体識別の可た様々な牛の活動を登録する機能や，特定の活動を行って能性が示された．牛顔はモバイル端末を用いて撮影する物いることを条件に牛を絞り込んで，特定の病気に罹ってい体として十分な大きさを持っているため，VGG16 によるる個体を一覧できる機能など利便性の高い様々な機能を使

特徴抽出を用いた個体識別機能をシステムに組み込むことうことができる．

で，個体識別番号の入力を効率的に行うことができると考一方で，牛の登録をする際には個体識別番号などの情報を手動で入力する必要がある (図 2)．牛の登録や情報の参照のために毎回 10 桁の個体識別番号を入力するのは煩雑な作業である．

えられる．

3. CowFindAR
3.1 システム全体の構成
本論文では，牛の管理作業を支援する手法として，牛顔個

2.2 牛個体識別

体識別の利用を提案する．また，提案手法を実装したモバイ

Janina ら [5] の研究では，スマートフォンのカメラで取ル端末向け管理情報提示システムである CowFindAR(Cow

得した映像から耳標を検出することでそこに牛がいること

Face individual identiﬁcation AR) を構築し，評価実験をを認識し，マーカーに応じた情報をユーザに提示している．

行う．

この研究の実験結果によると，汚れやオクルージョンのたc 2023 Information Processing Society of Japan⃝

CowFindAR は，カメラ映像の取得やユーザに対する情2

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3.2 サーバシステム
サーバシステムは，クライアントシステムからのリクエストと画像を受け取って画像識別を行う役割を持つ．リク
エストによって登録機能と識別機能の 2 機能を使い分ける．登録機能では，牛個体を識別の候補に追加する．リク
エストされた画像から牛顔の検出を行い，牛顔画像を切り出す．切り出した牛顔画像から特徴ベクトルを抽出し，個体識別番号とともにデータベースに登録する．
識別機能では，牛個体を識別する．リクエストされた画像から牛顔の検出を行い，牛顔画像を切り出すとともに，
図 3

システム全体のシーケンス図

Fig. 3 Sequence diagram of the entire system報の提示を行うためのクライアントシステムと，深層学習を用いた画像識別を行うためのサーバシステムからなる．
全体の基本的な処理手順を以下に示す．

⃝1 クライアントシステムがモバイル端末のカメラから画像を取得する⃝
2 取得した画像と共に処理のリクエストを送信する (クライアント → サーバ)

⃝3 サーバシステムが画像識別を行う⃝
4 処理結果と共にレスポンスを返す (サーバ → クライアント)⃝5 処理結果を用いてユーザに情報を提示する
システム全体のシーケンス図を図 3 に示す．
サーバシステムは，クライアントシステムからリクエストされた画像に対して，深層学習を用いた画像識別を行い，処理の結果をクライアントシステムにレスポンスする．牛牛顔領域を示す座標を取得する．切り出した牛顔画像から特徴ベクトルを抽出し，登録済みの牛個体と比較する．最も類似している牛個体の個体識別番号と切り出した牛顔領域を示す座標をレスポンスする．
サーバシステムは，Python と Flask で構築している．

Python は高い汎用性と拡張性を持つプログラミング言語で，様々な用途にわたって利用されている．Flask は，Python 向け Web アプリケーションフレームワークで，他のフレームワークと比較して導入が容易で，学習コストも低いことが特徴である．

3.2.1 牛個体登録機能
登録機能は，牛個体を識別の候補に追加するために，リクエストされた画像から抽出した牛顔画像の特徴ベクトルをデータベースに追加する機能である．牛個体登録機能は以下に示す 2 段階のリクエストを受け付ける．

⃝1 リクエストとして画像を受け取り，レスポンスとして牛顔検出の成否を返す．

⃝2 リクエストとして個体識別番号を受け取り，レスポンスとして登録の成否を返す．

顔画像から牛個体を識別する識別機能と，牛顔画像の牛個体を識別の候補に追加する登録機能の 2 機能を持ち，クラ第 1 段階では，リクエストされた画像中に牛顔切り出しイアントシステムからのリクエストによって使い分ける．

を利用して牛顔が含まれるか検出する．牛顔を検出した場

クライアントシステムは，取得した画像をサーバシステム

合は，登録リクエストの第 2 段階で特徴ベクトルの抽出へリクエストし，サーバシステムによる牛顔画像登録・識に用いるために，牛顔画像を切り出して保持し，検出成功別の結果をユーザに提示する．

メッセージをレスポンスする．牛顔が検出されなかった場

クライアントシステムとサーバシステム間の通信は，合は，検出失敗メッセージをレスポンスする．

HTTP でやり取りされる．HTTP は多くの場合 Web ブ

第 2 段階では，リクエストとして画像ではなく個体識別ラウザと Web サーバのやり取りに使われる通信プロトコ

番号を受け取る．リクエストを受けたサーバは保持した画ルで，クライアントシステムのリクエストに対してサーバ像から特徴ベクトルを抽出し，リクエストされた個体識別システムのレスポンスでデータのやり取りを行う．HTTP

番号と共にデータベースに追加する．

によるリクエストにはいくつかの種類が存在するが，今回データベースの 1 レコードには，牛個体 1 件分のデーはクライアントシステムからサーバシステムへ画像を送る

タである個体識別番号と 4096 次元の特徴ベクトルを含む．

必要があるため POST によりリクエストする．

同じ牛個体について，複数のレコードを登録することで，画像識別は深層学習を用いた比較的計算量のかかる処理である．クライアントとなるモバイル端末に負担をかけないよう，画像識別は計算資源を導入しやすいサーバシステ
ムで処理する．

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

複数枚の牛顔画像データを保持できる．データベースにはCSV ファイルを用いる．
牛個体登録時のサーバーのプロセスを表した DFD(DataFlow Diagram) を図 4 に示す．

3

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図 6
図 4

牛個体登録時の DFD

牛顔切り出し前

Fig. 6 Before cow face cutout

図 7

牛顔切り出し後

Fig. 7 After cow face cutout

Fig. 4 DFD (cow registration)

3.2.3 牛顔切り出し
牛顔切り出しは特徴ベクトル抽出に向けた前処理である．
リクエストされた画像を受け取り，その画像内の牛の顔を囲む矩形領域の上下左右を示す 4 つの検出座標を返す．特徴ベクトル抽出にあたってリクエストされた画像から不要な背景を取り除くために実行される．切り出し前の画像を
図 6，切り出し後の画像を図 7 に示す．
牛顔切り出しを行うために，リクエストされた画像中から牛顔が含まれる矩形領域を検出する．矩形領域の検出はYOLOv5[8] によって行う．YOLO[9] は高速かつ正確な物体検出アルゴリズムの一つである．
検出のためのスタンダードな学習済みモデルでは牛顔を図 5

牛個体識別時の DFD

Fig. 5 DFD (cow identiﬁcation)

検出できないため，オリジナルのデータセットと事前学習済みモデルを用いて，牛顔検出のための学習済みモデルを作成する．データセットには過去の研究 [10] に用いた「牛3.2.2 牛個体識別機能全体」と「牛顔」の 2 クラスでラベル付けした 5921 枚の識別機能は，牛個体を識別するために，リクエストされ画像を含むデータセットを用いる．クラス数に対してデーた画像の特徴ベクトルとデータベースの特徴ベクトルを比タが豊富にある点や高速であることである点を鑑みて，事較する機能である．牛個体識別は以下の手順で処理される．

前学習済みモデルには高速な「YOLOv5s」を用いる．学⃝
1 リクエストされた画像から牛顔を切り出す

習はバッチサイズ 32 で 50 エポック行った．

⃝2 得られた牛顔切り出し画像から特徴ベクトルを抽出に信頼度での閾値を設ける．閾値は 0.9 に設定し，0.9 をする⃝
3 牛個体を識別する⃝
4 識別結果と検出座標をレスポンスする

検出時は正確な検出のために，YOLOv5 が検出した結果下回る信頼度の検出結果は無効として破棄する．画像中に複数体の牛顔が含まれる場合は，YOLOv5 が最初に検出した牛顔を採用する．
牛顔を検出した場合は，次の処理に向けて上下左右を示す 4 つの検出座標を返す．牛顔を検出しなかった場合は，牛顔切り出しに失敗した場合は，検出失敗メッセージを空の値 (None) を返す．

レスポンスする．牛顔切り出しに成功した場合は，牛顔切

3.2.4 特徴ベクトル抽出

り出し画像から特徴ベクトルを抽出する．抽出された特徴特徴ベクトルは牛顔切り出し画像から抽出され，特徴ベベクトルを SVM(Support Vector Machine) によってデークトル同士を比較して牛の個体を識別するために使われタベースに記録されたデータと比較し，牛個体の識別を行る．高宗 [7] によれば，牛個体識別に向けた特徴ベクトル

う．識別結果は個体識別番号として出力し，牛顔検出座標の抽出には VGG16 が有効であるとされているため，提案と共にクライアントシステムへレスポンスされる．

手法においても VGG16 を採用する．

牛個体識別時のサーバーのプロセスを表した DFD を
図 5 に示す．

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

VGG16[11][12] は，図 8 に示す CNN(Convolutional Neural Network / 畳み込みニューラルネットワーク) で，134

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図 8

VGG16[11] のネットワーク構成

Fig. 8 Network conﬁguration of VGG16[12]
図 10

前処理後

Fig. 10 After preprocessing

図 9高宗 [7] によるヒートマップ

Fig. 9 Heatmap[7]層の畳み込み層と 3 層の全結合層を持つ．

VGG16 は物体認識を目的として開発された CNN であるため，特徴ベクトル抽出器として用いるためは，ネットワークの下層を取り除くことで処理を中断する必要があ

図 11

撮影画面

Fig. 11 Shooting screen

図 12

登録画面

Fig. 12 Registration Screen

る．本システムでは 3 層の全結合層のうち最後の 1 層のみを取り除くことで 4096 次元の特徴ベクトルを抽出する．

VGG16 に入力する画像サイズは 224 × 224 × 3 である
ため，画像をネットワークに入力する前に，リサイズなどの前処理を行う必要がある．しかし，入力する牛顔切り出し画像は縦に長い画像であるため，正方形にリサイズした場合，情報の損失が大きいと考えられる．高宗の研究では，ヒートマップを用いて VGG16 が特徴として重要であると捉えている領域を分析する実験も行っている．実験によると，VGG16 が重要であると捉えている領域は画像の上半分に集中することが多かった (図 9)．
そこで本システムでは，リサイズの前に牛顔切り出し画像から上半分をさらに切り出すことで，正方形に近い形状

図 13

登録画面 2 段階目

図 14

識別画面

Fig. 13 Registration, 2nd step Fig. 14 Identiﬁcation screenに整形し，重要な情報の損失を避ける処理を追加した．これらの前処理の結果，図 10 に示すような画像から特徴ベのボタン，「C」と書かれたボタンは撮影ボタン，「登録」のクトルを抽出することになる．

文字が添えられたチェックボックスは登録機能と識別機能を使い分けるためのボタンである．

3.3 クライアントシステム

撮影ボタンを押すと，その時点でのカメラ映像を画像とクライアントシステムは，取得した画像をサーバシステして取得し，画像と共にサーバへのリクエストを行う．使ムへリクエストし，サーバシステムによる画像識別の結果

う機能によってリクエストは 2 種類に大別される．リクエをユーザに提示する．

ストした画像中の牛から個体識別番号を判定してもらう識カメラから画像を取得する処理，画像と共にサーバに対別リクエストと，画像中の牛を判定の候補に追加してもらしてリクエストを送る処理，レスポンスを受けて結果をう登録リクエストである．出力は機能によって若干異なるユーザに提示する処理を段階的に行う．画面を図 11 に示が，基本的には画面に個体識別番号と牛の画像が静止したす．「HOME」と書かれたボタンはホーム画面に戻るため状態で出力される．

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

5情報処理学会研究報告
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クライアントシステムは，Unity を用いてスマートフォンに実装した．

表 1

検出結果（登録時）Table 1 Detection results (at registration)

3.3.1 登録機能
「登録」をチェックした状態で撮影ボタンを押すと，登録機能を使うことができる．登録機能は 2 段階のリクエス
トを行う．第 1 段階ではカメラから取得した画像をリクエストに含めてサーバに送信し，牛顔の検出可否についてレスポンスを受け取る (図 12)．検出に成功した場合のみ第2 段階のリクエストを行うことができる．第 2 段階では，ユーザが，検出された牛顔に対応する牛の個体識別番号を入力する．その後，「Send」ボタンを押すと，入力した個体識別番号をリクエストと共にサーバへ送信し，登録の成否を表示する (図 13)．

3.3.2 識別機能
「登録」をチェックせずに撮影ボタンを押すと，識別機能を使うことができる．カメラから取得した画像をリクエストし，レスポンスとして識別結果である個体識別番号を

表 2

検出結果（識別時）

Table 2 Detection results (at identiﬁcation)

受け取る (図 14)．
サーバシステムで牛顔を検出できた場合，登録済みの牛の中で，最も類似した牛の個体識別番号がレスポンスされる．個体識別番号は画面上部に表示される．右の「Copy」
ボタンを押すことでクリップボードにコピーできるため，既存のシステムと CowFindAR を組み合わせて使うことができる．

4. サーバ性能の評価
4.1 評価実験
4.1.1 基本的な性能について
まずサーバの基本的な性能を知るために，サーバ性能の評価実験を行う．システムの精度を評価する一連のシナリオを設定し，牛顔検出と個体識別の性能について測定出に成功するまで行う．正面からの撮影を 2 回行っても検し，評価する．評価実験に用いるクライアントシステムは，出しない場合は，牛顔画像をやや見下ろす形での撮影を 2

Android スマートフォン Zenfone8[13] に実装した．

回まで行い，それでも検出しない場合は様々な角度での撮

この評価実験には，高宗 [7] の研究で使われた画像デー影を試す．

タの一部を利用する．高宗の画像データは 27 頭の肉牛に登録時の検出結果を表 1 に，識別時の検出結果を表 2 に関して，それぞれ 10 枚の牛顔画像を含んでいる．本研究示す．検出性能の評価は，どのような特徴や特性を持ったでは，27 頭の牛に関して，登録用に 1 枚，識別用に 1 枚画像の検出が困難であるかという観点で行う．

を重複することなく取り出し，紙にプリントアウトしたものをスマートフォンで撮影する．牛顔画像には 00〜26 の番号を割り当て，これを個体識別番号とする．
評価実験のシナリオを以下に示す．

⃝
1 登録用の牛顔画像 27 頭× 1 枚に関して，すべてを 1回ずつ登録する．

⃝
2 識別用の牛顔画像 27 枚× 1 枚に関して，すべてを 1回ずつ識別する．

4.1.2 検出実験
実験での撮影は，1 枚の画像に関してそれぞれ牛顔の検c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

実験の結果，画像 54 枚中 48 枚について正面からの撮影

2 回以内で牛顔検出に成功した．
登録時 09，11，13 に関しては，牛顔が暗く映っていることが原因として考えられる．逆光も影響していると考えられるが，逆光が発生している画像は他にもあるためそれが直接的な原因ではなく，逆光により牛顔に含まれる情報のほとんどが欠落していることが原因であると考えられる．

4.1.3 識別性能
識別性能は，27 頭× 1 枚登録したのち，同一個体の別画像 27 枚 の識別が正しく行えるかを評価する．なお，個体番号 13 の牛顔検出ができなかったことにより，13 は識別6情報処理学会研究報告
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表 3

識別精度評価実験の結果

Table 3 Results of Identiﬁcation Accuracy Evaluation Exper-

表 4

実地試験の識別結果

Table 4 Identiﬁcation results of the ﬁeld test

iments

表 5

枚数の検証結果

Table 5 Veriﬁcation results for the number of registered images

図 15

実地試験で対象とした牛Fig. 15 Cattle targeted in the ﬁeld test

性能の評価対象から除外した．
実験は，CowFindAR による撮影での実験に加えて，高宗の研究で行われた実験を模した，手作業により切り出された牛顔画像を識別器に直接与えた実験も行う．特徴ベク
トルの抽出を行う上で入力画像の状態が最も良好である結データの数が少ない登録 1 回目直後の識別は個体ごとの差

果と比較して，CowFindAR での識別がどの程度劣化するが大きい．これはデータ上の牛と異なり，実際の牛は「首かという観点で評価する．

を振る頻度」「移動する頻度」「近寄りやすさ」といった顔結果を表 3 に示す．◦ と表記された項目は正しく識別のパターン以外の個体ごとの特徴・撮影難度が存在するたできたことを，数字が書かれた項目は誤った識別を識別結めである．

果とともに示している．CowFindAR は 26 枚の画像のう4.2.2 必要枚数の検証

ち 14 枚 (53.8%) を，直接与えた場合は 26 枚のうち 16 枚

ここでは CowFindAR が十分な識別精度を獲得するの(61.5%) を正しく識別した．この結果から，画像の品質はに必要な枚数・条件について検証する．実験は以下の手順

識別精度に大きな影響は及ぼさないと考えられる．

で実施した．

また，識別に成功した個体の多くは共通して成功している．高宗の研究では，肉牛 1 頭につき 6 枚の画像を登録して 92.8% の精度を示していたため，CowFindAR においても 1 頭あたりの登録数を増やすことでより高い識別精度を期待できる．

4.2 実際の牛を対象とした識別性能
4.2.1 実地試験
次に CowFindAR が実際に利用されるような状況を想定
し，宮崎大学農学部の所有する牧場で識別性能の実験を⃝
1 4.2.1 節の実地試験で撮影した写真から各個体ごとに15 枚ずつランダムに選択する．
⃝2 登録枚数 x 枚の識別精度が知りたい場合，その 15 枚から各個体ごとにランダムに x 枚選び登録する．

⃝
3 各個体ごとの識別精度（識別正当率）を算出する．
⃝4 ⃝2⃝
3 を 10 周実行し，その平均を登録枚数 x 枚での識別精度とする．

行った．実験では農学部管轄の牛 5 頭（肉牛 4 頭，乳牛 1

例えば登録枚数 1 枚の識別精度が知りたい場合，ランダム頭）を対象とし，牛舎に繋がず撮影した．ここでは各個体に 1 枚選び登録・識別という作業を 10 回行い，その平均を C1〜C5 と呼称する（図 15）．

を登録枚数 1 枚での識別精度とする．登録枚数 2 枚の場

各個体 3 回ずつ登録する．5 頭の牛を 1 回登録した後，合も同様に，ランダムに 2 枚選び同じ手順を踏む．

1 回の識別を行う．これを 3 回繰り返す．識別回数ごとの実験の結果を表 5，図 16 に示す．

識別精度を表 4 に示す．

c2，c3，c4 はおよそ 5 枚前後で十分な識別精度を獲得

各個体ごとに識別結果にばらつきがあり，特に特徴量

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

し，c5 についても精度 90% に達している．しかし，c1 は7

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5. おわりに
本論文では，牛顔個体識別を用いたモバイル端末向け管理情報提示システム「CowFindAR」を提案した．
提案手法は，スマートフォンで撮影した牛顔画像から，深層学習を用いて牛個体を識別し，ユーザに対する情報の提示に成功した．
サーバ性能の評価実験では，サーバで行う重要な処理である，牛顔切り出しと牛個体識別に関して，正しい出力を行う入力の傾向を分析した．また，実際の牛を対象とした
図 16枚数の検証結果（グラフ）Fig. 16 Veriﬁcation results for the number of registered images

実験では，実際の牛ならではの問題点や，識別精度を向上させる要素を調査した．
今後の課題としては，顔の向きの影響を受けづらい検出・(Graph)

識別方法の開発，顔以外での個体識別のアプローチ，識別精度の向上を目的とした牛専用の特徴ベクトル抽出ネットワークの開発，などが挙げられる．
参考文献
[1]
[2]
図 17

ランダムに選ばれた c1 の画像の例[3]

Fig. 17 Example of a randomly selected c1 images[4]

他個体と比べて識別精度の上昇が遅い．ランダムに選ばれた 15 枚の画像をそれぞれ比較したところ，c1 は他個体と[5]比べて顔の向きのバリエーションが少なく，逆に識別精度の上昇が早い個体は画像のバリエーションが多いことが分かった．例えば他個体は顔の向きが「正面 → 右斜め 30 度→ 右斜め 60 度 → 右向き 90 度」と正面から右向きの間を[6]補間するような牛顔画像があるのに対して，c1 は「正面→ 右向き 90 度」といったように間を補間する画像がないため両極端な特徴量データになり，その結果同一個体と判[7]定されづらくなっていた（図 17）．
これらの結果から， CowFindAR は枚数よりも牛顔画像[8]のバリエーションのほうが重要であると考えられる．
[9]

4.3 考察これらの実験から，識別精度を上げるためには登録デー[10]

タ数を増やす必要以外にも，様々な角度から撮影・登録し特徴量の幅を広げることが重要であると判明した．

[11]

また，放牧されている牛は個体ごとに撮影のしやすさが違うことが分かった．

[12]

このサーバシステムは，牛顔切り出しをしている YOLOv5のネットワークを他の畜産動物用に学習したものに変えることで，牛以外の畜産動物への利用も可能であるが，他の畜産動物では特徴ベクトル抽出器が捉える特徴も異なる可[13]

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株 式 会 社 フ ァ ー ム ノ ー ト：ク ラ ウ ド 牛 群 管 理
シ ス テ ム「FarmnoteCloud」(online)，入 手 先⟨https://farmnote.jp/cloud/⟩.
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Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali
Farhadi：You Only Look Once: Uniﬁed, Real-Time Object Detection，arXiv:1506.02640 (2015)).
兒玉 光平：一般物体認識による AR を用いた牛に対する情報の重畳表示，宮崎大学工学部情報システム工学科 卒
業論文 (2020).
Karen Simonyan, Andrew Zisserman：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition,
arXiv:1409.1556 (2014).
CVML エ キ ス パ ー ト ガ イ ド：VGGNet:
初期 の 定 番 CNN(online)，入 手 先 ⟨https://cvmlexpertguide.net/terms/dl/cnn-backbone/vggnet/⟩.
ASUS：Zenfone8(online)，入手先⟨https://www.asus.com/jp/Mobile/Phones/ZenFone/Zenfone8/⟩.

能性がある．

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝8