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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

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