論文の概要: Multi-target Tracking of Zebrafish based on Particle Filter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04553v1
- Date: Tue, 9 Aug 2022 06:02:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-10 12:46:19.408122
- Title: Multi-target Tracking of Zebrafish based on Particle Filter
- Title（参考訳）: 粒子フィルタによるゼブラフィッシュのマルチターゲットトラッキング
- Authors: Heng Cong, Mingzhu Sun, Duoying Zhou, Xin Zhao
- Abstract要約: ゼブラフィッシュは優れたモデル生物であり、生物実験、薬物スクリーニング、群れ知能の分野で広く利用されている。
本稿では,その位置を予測するための効率的なハイブリッドモーションモデルを確立する。
そして,予測位置に基づく外観モデルを構築し,各目標の姿勢を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7376202296562
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Zebrafish is an excellent model organism, which has been widely used in the
fields of biological experiments, drug screening, and swarm intelligence. In
recent years, there are a large number of techniques for tracking of zebrafish
involved in the study of behaviors, which makes it attack much attention of
scientists from many fields. Multi-target tracking of zebrafish is still facing
many challenges. The high mobility and uncertainty make it difficult to predict
its motion; the similar appearances and texture features make it difficult to
establish an appearance model; it is even hard to link the trajectories because
of the frequent occlusion. In this paper, we use particle filter to approximate
the uncertainty of the motion. Firstly, by analyzing the motion characteristics
of zebrafish, we establish an efficient hybrid motion model to predict its
positions; then we establish an appearance model based on the predicted
positions to predict the postures of every targets, meanwhile weigh the
particles by comparing the difference of predicted pose and observation pose ;
finally, we get the optimal position of single zebrafish through the weighted
position, and use the joint particle filter to process trajectory linking of
multiple zebrafish.
- Abstract（参考訳）: ゼブラフィッシュは優れたモデル生物であり、生物実験、薬物スクリーニング、群れ知能の分野で広く利用されている。
近年、行動研究に関わるゼブラフィッシュの追跡技術が数多く存在しており、多くの分野から科学者の注目を集めている。
zebrafishのマルチターゲットトラッキングは依然として多くの課題に直面している。
高機動性と不確実性は、その運動を予測するのが難しく、類似した外観とテクスチャの特徴は、外観モデルを確立するのが困難である。
本稿では,粒子フィルタを用いて運動の不確かさを近似する。
Firstly, by analyzing the motion characteristics of zebrafish, we establish an efficient hybrid motion model to predict its positions; then we establish an appearance model based on the predicted positions to predict the postures of every targets, meanwhile weigh the particles by comparing the difference of predicted pose and observation pose ; finally, we get the optimal position of single zebrafish through the weighted position, and use the joint particle filter to process trajectory linking of multiple zebrafish.
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