基于体态识别的动物行为自动分析研究与应用
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基于体态识别的动物行为自动分析研究与应用
论文目录
摘要
第1-7 页
ABSTRACT
第7-14 页
第一章 动物行为识别方法及研究现状绪论
第14-29 页
第一节 动物行为常用研究模式与参数
第14-17 页
1.1.1 基于运动分析的实验及参数
第15-16 页
1.1.2 基于形状分析的实验及参数
第16-17 页
第二节 行为识别方法研究进展概述
第17-19 页
1.2.1 观察法
第17-18 页
1.2.2 传感法
第18 页
1.2.3 视频跟踪法
第18-19 页
1.2.4 数字图像处理法
第19 页
第三节 数字图像处理和分析在行为识别中的研究现状
第19-28 页
1.3.1 目标检测算法
第20-23 页
1.3.2 行为自动识别算法
第23-27 页
1.3.3 现有行为自动识别系统的功能局限性
第27 页
1.3.4 小结
第27-28 页
第四节 本研究的目的、内容和意义
第28-29 页
第二章 行为自动识别以及算法
第29-69 页
第一节 目标检测算法
第29-34 页
2.1.1 目标检测算法原理
第29-32 页
2.1.2 目标检测的实际问题
第32-34 页
第二节 体态识别算法
第34-59 页
2.2.1 大鼠体态定义及分类
第34-36 页
2.2.2 体态识别算法的选择
第36 页
2.2.3 基于轮廓曲率和谱系聚类的识别算法
第36-48 页
2.2.4 基于朴素贝时斯分类器及形状不变量的识别算法
第48-58 页
2.2.5 体态识别算法的比较
第58-59 页
第二节 基于运动的分析和算法
第59-63 页
2.3.1 图像重心矩的计算
第59-60 页
2.3.2 距离和时间参数
第60-62 页
2.3.3 路径分析
第62-63 页
第四节 行为自动识别
第63-69 页
2.4.1 站立体态的识别
第63-64 页
2.4.2 行为识别和行为谱的建立
第64-66 页
2.4.3 行为谱修正
第66-67 页
2.4.4 采样频率对参数的影响
第67-69 页
第三章 大鼠行为图像自动分析系统
第69-82 页
第一节 系统组成
第69-71 页
第二节 系统构成框架
第71-72 页
3.2.1 系统框架
第71 页
3.2.2 模块和实验流程
第71-72 页
第三节 系统算法流程图
第72-73 页
第四节 行为分析系统主要功能及优越性
第73-82 页
3.4.1 灵活设置实验参数
第74-75 页
3.4.2 实时描绘行为谱
第75-76 页
3.4.3 查看多种实验结果
第76-78 页
3.4.4 结果导出
第78-79 页
3.4.5 离线分析再实验
第79-82 页
第四章 行为图像自动分析系统的应用
第82-101 页
第一节 大鼠睡眠剥夺实验
第82-84 页
4.1.1 睡眼剥夺研究的意义
第82 页
4.1.2 目前的研究方法与水平
第82-84 页
第二节 睡眠剥夺大鼠旷场行为评价
第84-89 页
4.2.1 实验动物
第84-85 页
4.2.2 实验方法
第85 页
4.2.3 实验结果
第85-88 页
4.2.4 结果分析与讨论
第88-89 页
第三节 黄芪对大鼠睡眠剥夺后行为的影响
第89-93 页
4.3.1 实验材料
第89 页
4.3.2 实验步骤
第89-90 页
4.3.3 实验结果
第90-92 页
4.3.4 结果分析与讨论
第92-93 页
第四节 水迷宫实验
第93-100 页
4.4.1 实验材料
第93 页
4.4.2 实验器具和环境
第93-94 页
4.4.3 实验步骤
第94 页
4.4.4 实验结果和讨论
第94-96 页
4.4.5 实验结果分析
第96-100 页
第五节 小结
第100-101 页
第五章 工作总结和展望
第101-103 页
博士期间相关论文发表情况
第103-104 页
参考文献
第104-114 页
致谢
第114 页
本篇论文共
114
页,
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。
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