学部３年生本山君が研究内容を情報処理学会 第79回UBI研究発表会で発表しました．また，本研究成果は，第79回UBI研究会 最優秀論文賞を受賞しました．

発表概要：近年, 迷い猫の問題が増加しており, マイクロチップの装着義務化が進められているものの, 装着率は依然として低い. また, 野良猫と飼い猫の識別が困難であることによる, 誤った迷い猫の処理の事例が複数報告されている. 本研究では，飼い猫と野良猫には顔つきに差異があるという仮説のもと，猫の顔画像分類による野良猫と飼い猫の判別技術を提案する. 800枚の野良猫と飼い猫の顔画像のデータセットを作成し，6つの異なる画像認識アルゴリズム, ResNet-50, AlexNet, VGG-16, GoogleNet, DenseNet201, MobileNetV2で分類精度を比較した. また, 人間の判断能力と深層学習モデルを比較する目的で, 7人の被験者による分類実験を実施. 結果として, 野良猫と飼い猫の分類に最適な画像認識アルゴリズムはResNet-50 であることが判明し, 85.44%の正解率を達成した. 特に飼い猫に対しての正解率が高く, 専門家レベルの人間の判断能力と同等の精度を持つことが確認された.