跟踪来自不完整身体部观察的老鼠——基于深学习可变形老鼠模型的运动轨迹约束用于行为分析
计算机视觉与模式识别
2025-01-22 v1
摘要
在视频中跟踪老鼠身体部位常因遮挡导致不完整，从而阻碍后续的行动和行为分析。本概念性工作整合了来自多个视角的视频，通过全局外部相机姿态来实现整合；通过 3D 三角测量和束 adjusted 估计身体部位位置。通过引入 3D 老鼠模型、深学习学习的身体部位运动以及全局运动轨迹平滑约束来实现整体 3D 轨迹重建的一致性。 resulting 3D 身体和身体部位轨迹估计远远完整于原始基于单帧的身体部位检测，从而实现更好的动物行为分析。
引用
@article{arxiv.2501.11030,
title = {Tracking Mouse from Incomplete Body-Part Observations and Deep-Learned Deformable-Mouse Model Motion-Track Constraint for Behavior Analysis},
author = {Olaf Hellwich and Niek Andresen and Katharina Hohlbaum and Marcus N. Boon and Monika Kwiatkowski and Simon Matern and Patrik Reiske and Henning Sprekeler and Christa ThöneReineke and Lars Lewejohann and Huma Ghani Zada and Michael Brück and Soledad Traverso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.11030},
year = {2025}
}
备注
10 pages