【摘 要】
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实验小鼠是一种变形体对象,现有方法难以从连续视频图像中同时提取出运动轨迹和体态细节.本文采用模板匹配和粒子滤波的目标跟踪方法求解这一问题.提出了一种几何体部件模型,
【机 构】
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清华大学机械工程系,清华大学精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室,清华大学摩擦学国家重点实验室,清华大学生命科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403225);摩擦学国家重点实验室(SKLT09A03)资助~~
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实验小鼠是一种变形体对象,现有方法难以从连续视频图像中同时提取出运动轨迹和体态细节.本文采用模板匹配和粒子滤波的目标跟踪方法求解这一问题.提出了一种几何体部件模型,在引入小鼠移动速率的基础上给出了其运动状态方程,以二值化前景像素与几何部件模型间的差异度方程为观测模型,以状态方程及相互独立的多维随机变量为运动模型,从而建立起基本粒子滤波算法.与逐帧差分识别方法的对比实验研究表明,所提出的模型与实验小鼠形体相似,能够达到视频在线提取的计算效率.新方法在强噪声干扰条件下解决了运动轨迹和体态同时精确估计,并有效避免了首尾识别混淆及虚影干扰等困境,从而为后续生物学行为分析提供依据.
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