本研究は，Keypointの検出技術を社会性昆虫に用いることで，その特異な行動の追跡や個体識別の実現を目的とする．
本稿ではミツバチを対象とし，CNNから得られたKeypointの集まりから個体を構成し，追跡，行動の分析を行った．
このタスクは外見の似た複数個体の追跡を扱うが，個体の外観的な差異が少ないために発生するID Switch，Keypointの共有による個体の構成の課題がある．
個体の構成については，これを司るPAFs(Parts Affinity Fields)手法の改善を提案する．
更に，追跡手法ではSORT(Simple Online and Realtime Tracking)を参考にしたカルマンフィルタ及びOKSの計算結果を用いた貪欲法を用いた手法を考案し，結果として，各個体のKeypointが事前学習の正解データと同等に誤り無く構成されている場合では追跡可能なフレーム数が既存手法であるSORT，DeepSORTを上回った．