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摘要:
群体行为吸引了各个领域众多科学家的兴趣,而斑马鱼作为一种模式生物,被广泛运用为研究群体行为的对象。近年来,由于照相机系统和跟踪算法的发展,使通过分析鱼的运动轨迹来研究群体行为成为了可能。但是,怎样从视频中准确鲁棒地恢复鱼的轨迹仍然是一件非常具有挑战性的问题。为了解决该问题,提出根据鱼的头部特点和成像特征,设计一个基于统计学习的鱼头检测器,从而减少身体形变对跟踪的影响;同时,通过给斑马鱼的运动建模,结合全局匹配算法,使跟踪算法对漏检、错检和短暂的遮挡有很强的容忍性。大量的实验表明所提出的鱼头检测和跟踪算法的准确性和鲁棒性。
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文献信息
篇名 基于学习的斑马鱼检测与跟踪
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 卡尔曼滤波 最优线性指派问题 支持向量机 斑马鱼
年,卷(期) 2015,(9) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 227-230,250
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 5247字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.09.054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘俊 复旦大学计算机科学技术学院 25 225 8.0 14.0
2 陈雁秋 复旦大学计算机科学技术学院 17 129 5.0 11.0
3 刘烨 南京邮电大学自动化学院 7 24 3.0 4.0
4 朱佩儒 复旦大学计算机科学技术学院 1 5 1.0 1.0
5 王硕鸿 复旦大学计算机科学技术学院 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
卡尔曼滤波
最优线性指派问题
支持向量机
斑马鱼
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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