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1、實(shí)驗(yàn)動(dòng)物行為分析是高級(jí)神經(jīng)中樞功能研究的一項(xiàng)重要技術(shù)手段,不僅廣泛應(yīng)用于神經(jīng)心理學(xué)、神經(jīng)藥理學(xué)等傳統(tǒng)領(lǐng)域,而且延伸到人工智能、仿生學(xué)、腦機(jī)接口等新興交叉研究領(lǐng)域。肢體運(yùn)動(dòng)行為參數(shù)化描述是精細(xì)行為分析的基礎(chǔ),因此建立動(dòng)物肢體運(yùn)動(dòng)行為自動(dòng)分析方法對(duì)促進(jìn)相關(guān)學(xué)科的發(fā)展具有重要意義。
實(shí)驗(yàn)大鼠的肢體運(yùn)動(dòng)具有目標(biāo)小,運(yùn)動(dòng)變化快的特點(diǎn),對(duì)肢體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)與分析帶來(lái)了極大挑戰(zhàn)。本文從精確性、穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性出發(fā),對(duì)實(shí)驗(yàn)裝置設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)方法以及相
2、關(guān)圖像處理分析算法進(jìn)行了研究。設(shè)計(jì)了一整套動(dòng)物行為學(xué)實(shí)驗(yàn)裝置和圖像處理軟件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了大鼠肢體運(yùn)動(dòng)的捕捉和分析,重點(diǎn)對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉和目標(biāo)跟蹤方法進(jìn)行了探索。
根據(jù)大鼠前肢骨架模型提出基于色塊標(biāo)記的實(shí)驗(yàn)方法以及相應(yīng)的圖像處理分析算法。本文研究了視覺(jué)系統(tǒng)的圖像獲取與轉(zhuǎn)換、彩色圖像分割、圖像識(shí)別和目標(biāo)跟蹤等方面,方法中引入了Mean-shift算法,針對(duì)Mean-shift算法需要人工初始化和跟蹤丟失等問(wèn)題,加入目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤丟失處
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