發(fā)布時間：2020-08-06 22:36

【摘要】：斑馬魚奇妙的群體行為引起了科學家廣泛的興趣,其對于人類社會群體智能研究具有重要意義。準確、快速地追蹤斑馬魚群體并獲取行為學數(shù)據(jù),是斑馬魚群體行為學研究的基礎(chǔ)。此外,斑馬魚的三維軌跡包含更加豐富的深度信息,對生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)機理的探索與預(yù)測至關(guān)重要。為此,本文提出一種適用于識別斑馬魚背部紋理的圖像特征,基于識別結(jié)果實現(xiàn)對斑馬魚個體的平面追蹤;進一步的,建立視野融合的立體匹配策略,獲得斑馬魚多目標三維軌跡。首先,針對斑馬魚多目標追蹤中存在的不同目標之間外形相似這一問題,本文提出了一種改進的HOG特征來計算斑馬魚穩(wěn)定的背部紋理特征,結(jié)合SVM分類機制,實現(xiàn)對斑馬魚個體的識別。主要根據(jù)斑馬魚背部紋理的相關(guān)性分類HOG特征區(qū)域塊,同時改變特征塊的輸出方式,實現(xiàn)對HOG算法的改進,使之適用于描述斑馬魚背部紋理。實驗中,對30條斑馬魚生長6周之后的個體進行識別,個體識別正確率達到60%,表明算法的魯棒性;同時成功實現(xiàn)了對小鼠、果蠅兩種典型模式動物的個體識別,進一步驗證了識別算法的通用性。然后,針對斑馬魚個體軌跡隨機性大這一問題,本文基于個體識別,結(jié)合一系列逐級增強的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略,獲得斑馬魚全局平面軌跡。其中,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可劃分為基于啟發(fā)式策略的初始軌跡片段獲取、基于時序相關(guān)局部分類器的軌跡片段加長、基于全局分類器的全局軌跡連接三個層次,級級增強,確保追蹤軌跡的完整性和全局正確性。實驗中,對11個包含不同數(shù)量和大小的斑馬魚測試視頻進行追蹤,結(jié)果發(fā)現(xiàn),追蹤正確率均達到95%以上,效果優(yōu)于idTracker。更進一步,將本算法應(yīng)用于斑馬魚抑郁行為實驗中,獲得有效結(jié)果。最后,針對斑馬魚個體間交叉遮擋頻繁這一難題,本文建立了視野融合的立體匹配策略,緩解交叉遮擋對追蹤結(jié)果的影響,最終獲得三維軌跡。具體的,本文基于骨架提取將面區(qū)域簡化為線區(qū)域,提高側(cè)面視野中目標檢測效率。進一步的,基于對極約束,建立基于軌跡段的視野融合立體配準策略,分別互相利用俯視野和側(cè)視野中未交叉軌跡段,去拼接其中一視野中發(fā)生交叉斷開的軌跡段,實現(xiàn)三維立體匹配。實驗結(jié)果表明,本文的方法將側(cè)面視野的目標檢測結(jié)果正確率提升6.84%,同時獲得斑馬魚多目標三維軌跡。
【學位授予單位】：南開大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;Q95-33
【圖文】：

第一章 緒論數(shù)表達豐富的行為含義。如圖 1.1 所示，由多條斑馬魚個體組成的斑馬魚魚群，其表現(xiàn)出奇妙的群體行為網(wǎng)絡(luò)，吸引廣大研究者的關(guān)注。文獻[11]利用人工標記的軟件平臺，獲得包含 10 條斑馬魚的魚群坐標，并計算加藥目標魚與其他魚的最近鄰距離、相互距離等群體行為參數(shù)，分析酒精對魚群發(fā)育的影響，探究藥理或毒理性作用機制。進一步的，提高斑馬魚群體追蹤的自動化程度和準確度，有助于大幅減少研究者在軌跡校對和糾錯方面的工作量，提高群體行為學研究的效率；同時，也有助于研究者針對研究問題設(shè)計更有效、豐富的行為學實驗，拓展斑馬魚多目標群體行為學研究的深度，進一步為相關(guān)機理的研究提供切實、可靠的實驗數(shù)據(jù)。

圖 1.2 斑馬魚轉(zhuǎn)彎運動預(yù)測[12]避免以上因素對斑馬魚多目標追蹤正確率的影響，研究者采用基于法對斑馬魚進行追蹤，并取得良好效果。如同世界上沒有完全相，不同斑馬魚個體背部的紋理特征也各不相同�；诩y理特征來體，識別成功率高，魯棒性強，不受個體運動特性的影響，適用擋情況處理。由此，準確識別斑馬魚個體成為斑馬魚多目標追蹤設(shè)計一種速度快、成功率高、適用于斑馬魚個體識別的方法，并，自動、快速、準確的實現(xiàn)對斑馬魚群體的追蹤是本文研究的關(guān)于不同實驗場景，斑馬魚多目標追蹤分為平面追蹤和三維追蹤。其維追蹤獲得的行為數(shù)據(jù)，提供更加豐富的深度信息，更接近于目中的行為表現(xiàn)，行為學實驗更具說服力[16]。分析斑馬魚的運動特個體分布在深度不同的水層進行游動，三維追蹤可以為平面追蹤遮擋問題提供解決依據(jù)，對于相關(guān)機理的研究有著重要意義。由標三維運動的復雜性，當前的三維追蹤方法，大多根據(jù)空間位置

第一章 緒論然而，idTracker 采用圖像中相對位置像素點灰度值的和與差作為紋理特征，這一由人為制定的特征計算方式，可靠性不足。隨著魚群數(shù)量的增加，識別成功率顯著下降。同時其未考慮斑馬魚游動過程中頻繁發(fā)生魚身彎曲的情況，將改變像素特征差異，影響識別正確性。另外，該方法對樣品的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，要求的實驗視頻必須足夠長，以保證每條斑馬魚大約有 2500 個圖像樣本，導致算法的處理速度較慢，無法在實際行為學實驗中廣泛使用。類似的，文獻[34]使用 CNN 對斑馬魚背部圖像進行訓練和分類，實現(xiàn)了斑馬魚的個體識別和群體跟蹤。然而，使用深度學習算法也需要足夠多的樣本，限制了算法的推廣與應(yīng)用。

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本文編號：2783065