【摘 要】
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动物行为视频监测是研究动物行为以及病理和生理响应的重要方法。基于传统相机(光学/红外相机)无法捕捉场景的深度信息，导致后续行为识别精度降低与数据处理的难度增加。本研究采用微软Kinect深度相机获取行为视频，进而采用机器学习实现行为自动识别与分类。实验中，以家鸽为实验动物，识别小范围内个体行为及其社会交互行为。具体方法为：1)构建视频数据库，个体行为包括：觅食、饮水、站立、休息、行走、修饰、展翅、
【机 构】
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河海大学物联网工程学院,江苏常州,213022 ;河海大学-法国Alderbaran Robotics认知与机器人实验室,江苏常州,213022 ;常州市机器人与智能技术重点实验室,江苏常州,2130
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动物行为视频监测是研究动物行为以及病理和生理响应的重要方法。基于传统相机(光学/红外相机)无法捕捉场景的深度信息，导致后续行为识别精度降低与数据处理的难度增加。本研究采用微软Kinect深度相机获取行为视频，进而采用机器学习实现行为自动识别与分类。实验中，以家鸽为实验动物，识别小范围内个体行为及其社会交互行为。具体方法为：1)构建视频数据库，个体行为包括：觅食、饮水、站立、休息、行走、修饰、展翅、飞翔等，社会交互行为包括：追逐、争斗等；2)对运动目标进行分割，采用自适应高斯混合模型进行背景建模，准确分割出前景目标。对经典Mean-Shift算法进行改进，引入Kalman滤波，改进后的算法能够对发生遮挡后的目标进行持续稳健的跟踪；3)对运动目标提取特征，将位置、速度特征与运动特征相融合，得到一个分类能力更强的特征；4)对个体行为采用支持向量机(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)方法对行为进行训练和识别，行为数据的分类达到更高的准确率；5)对于社会交互行为，利用视频数据中存在的时空上下文信息进行交互行为建模，采用交互行为特征整体表示法，避免了在个体行为表示的基础上分析个体间的相互关系，降低了误差。本文所建立行为自动监测与分析系统，能够在各种光照变化(如白天、夜间、或光线遮挡)下工作，而且还具有成本低，方便易用、成像速度快的特点，将为动物行为学研究提供便捷的研究工具。
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