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啮齿动物行为的无监督视频分析

计算机视觉与模式识别 2019-10-29 v2 机器学习 图像与视频处理

摘要

动物行为复杂,若加以提取,以视频形式存在的数据量极为庞大。人工行为分析受到两个难以逾越的障碍的严重限制:行为模式的复杂性与人类偏见。自动视觉分析有潜力消除这两个问题,并实现连续分析,从而允许更高的数据收集带宽,这对在多种时间尺度上捕捉复杂行为至关重要。行为并非局限于有限的一组模块,因此我们只能通过推断生成分布来建模。如此,不可预测的异常行为亦可得以考量。在此我们提出一种仅基于单一固定视角所拍摄高清视频记录的无监督行为分析方法。我们证明,以此方式可提取刻板啮齿动物行为的识别。

关键词

引用

@article{arxiv.1910.11065,
  title  = {Unsupervised Videographic Analysis of Rodent Behaviour},
  author = {Anthony Bourached and Parashkev Nachev},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11065},
  year   = {2019}
}

备注

Resubmission with fixed typos and updated data source information