啮齿类生物力学应用中基于超像素的标记跟踪与色调阈值法对比
计算机视觉与模式识别
2018-05-29 v4
摘要
研究运动行为增进了我们对运动控制的基本理解，并有助于治疗运动障碍。小鼠和大鼠是人类疾病的首选模型，也是基础神经科学日益青睐的模型系统。量化这些奔跑啮齿动物的运动学需要高帧率（250 Hz）。手动跟踪，尤其是针对多个标记时，变得耗时且在大样本量下不可行。因此，近年来对这些标记进行自动分割的需求日益增长。我们提出了两种分割和跟踪这些标记的方法：首先，使用 SLIC 超像素分割，并结合基于前一帧分割区域的位置、速度、形状和颜色信息的跟踪器；其次，在色调通道上进行阈值处理，随后使用相同的跟踪器。比较结果表明，SLIC 超像素方法更为优越，因为其分割更可靠，且同时基于颜色和空间信息。
引用
@article{arxiv.1710.06473,
title = {Superpixels Based Marker Tracking Vs. Hue Thresholding In Rodent Biomechanics Application},
author = {Omid Haji Maghsoudi and Annie Vahedipour Tabrizi and Benjamin Robertson and Andrew Spence},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.06473},
year = {2018}
}
备注
This paper has been accepted for 2017 Asilomar conference, IEEE