基于改进HOG特征的斑马鱼多目标追踪

发布时间：2020-08-06 22:36

【摘要】：斑马鱼奇妙的群体行为引起了科学家广泛的兴趣,其对于人类社会群体智能研究具有重要意义。准确、快速地追踪斑马鱼群体并获取行为学数据,是斑马鱼群体行为学研究的基础。此外,斑马鱼的三维轨迹包含更加丰富的深度信息,对生态系统相关机理的探索与预测至关重要。为此,本文提出一种适用于识别斑马鱼背部纹理的图像特征,基于识别结果实现对斑马鱼个体的平面追踪;进一步的,建立视野融合的立体匹配策略,获得斑马鱼多目标三维轨迹。首先,针对斑马鱼多目标追踪中存在的不同目标之间外形相似这一问题,本文提出了一种改进的HOG特征来计算斑马鱼稳定的背部纹理特征,结合SVM分类机制,实现对斑马鱼个体的识别。主要根据斑马鱼背部纹理的相关性分类HOG特征区域块,同时改变特征块的输出方式,实现对HOG算法的改进,使之适用于描述斑马鱼背部纹理。实验中,对30条斑马鱼生长6周之后的个体进行识别,个体识别正确率达到60%,表明算法的鲁棒性;同时成功实现了对小鼠、果蝇两种典型模式动物的个体识别,进一步验证了识别算法的通用性。然后,针对斑马鱼个体轨迹随机性大这一问题,本文基于个体识别,结合一系列逐级增强的数据关联策略,获得斑马鱼全局平面轨迹。其中,数据关联可划分为基于启发式策略的初始轨迹片段获取、基于时序相关局部分类器的轨迹片段加长、基于全局分类器的全局轨迹连接三个层次,级级增强,确保追踪轨迹的完整性和全局正确性。实验中,对11个包含不同数量和大小的斑马鱼测试视频进行追踪,结果发现,追踪正确率均达到95%以上,效果优于idTracker。更进一步,将本算法应用于斑马鱼抑郁行为实验中,获得有效结果。最后,针对斑马鱼个体间交叉遮挡频繁这一难题,本文建立了视野融合的立体匹配策略,缓解交叉遮挡对追踪结果的影响,最终获得三维轨迹。具体的,本文基于骨架提取将面区域简化为线区域,提高侧面视野中目标检测效率。进一步的,基于对极约束,建立基于轨迹段的视野融合立体配准策略,分别互相利用俯视野和侧视野中未交叉轨迹段,去拼接其中一视野中发生交叉断开的轨迹段,实现三维立体匹配。实验结果表明,本文的方法将侧面视野的目标检测结果正确率提升6.84%,同时获得斑马鱼多目标三维轨迹。
【学位授予单位】：南开大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;Q95-33
【图文】：

斑马鱼,研究对象,类别,群体行为

第一章绪论数表达丰富的行为含义。如图 1.1 所示，由多条斑马鱼个体组成的斑马鱼鱼群，其表现出奇妙的群体行为网络，吸引广大研究者的关注。文献[11]利用人工标记的软件平台，获得包含 10 条斑马鱼的鱼群坐标，并计算加药目标鱼与其他鱼的最近邻距离、相互距离等群体行为参数，分析酒精对鱼群发育的影响，探究药理或毒理性作用机制。进一步的，提高斑马鱼群体追踪的自动化程度和准确度，有助于大幅减少研究者在轨迹校对和纠错方面的工作量，提高群体行为学研究的效率；同时，也有助于研究者针对研究问题设计更有效、丰富的行为学实验，拓展斑马鱼多目标群体行为学研究的深度，进一步为相关机理的研究提供切实、可靠的实验数据。

斑马鱼,运动预测

图 1.2 斑马鱼转弯运动预测[12]避免以上因素对斑马鱼多目标追踪正确率的影响，研究者采用基于法对斑马鱼进行追踪，并取得良好效果。如同世界上没有完全相，不同斑马鱼个体背部的纹理特征也各不相同。基于纹理特征来体，识别成功率高，鲁棒性强，不受个体运动特性的影响，适用挡情况处理。由此，准确识别斑马鱼个体成为斑马鱼多目标追踪设计一种速度快、成功率高、适用于斑马鱼个体识别的方法，并，自动、快速、准确的实现对斑马鱼群体的追踪是本文研究的关于不同实验场景，斑马鱼多目标追踪分为平面追踪和三维追踪。其维追踪获得的行为数据，提供更加丰富的深度信息，更接近于目中的行为表现，行为学实验更具说服力[16]。分析斑马鱼的运动特个体分布在深度不同的水层进行游动，三维追踪可以为平面追踪遮挡问题提供解决依据，对于相关机理的研究有着重要意义。由标三维运动的复杂性，当前的三维追踪方法，大多根据空间位置

斑马鱼,指纹图,背部,多目标

第一章绪论然而，idTracker 采用图像中相对位置像素点灰度值的和与差作为纹理特征，这一由人为制定的特征计算方式，可靠性不足。随着鱼群数量的增加，识别成功率显著下降。同时其未考虑斑马鱼游动过程中频繁发生鱼身弯曲的情况，将改变像素特征差异，影响识别正确性。另外，该方法对样品的质量和数量要求较高，要求的实验视频必须足够长，以保证每条斑马鱼大约有 2500 个图像样本，导致算法的处理速度较慢，无法在实际行为学实验中广泛使用。类似的，文献[34]使用 CNN 对斑马鱼背部图像进行训练和分类，实现了斑马鱼的个体识别和群体跟踪。然而，使用深度学习算法也需要足够多的样本，限制了算法的推广与应用。

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