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浙江大学学报(工学版)
J4  2006, Vol. 40 Issue (3): 524-527    
论文     
基于轮廓曲率和谱系聚类的大鼠体态自动识别
张敏(浙江大学 生物医学工程系，浙江 杭州　310027)
张恒义（浙江大学 生物医学工程系，浙江 杭州　310027）
郑筱祥(浙江大学 生物医学工程系，浙江 杭州　310027)
 全文: PDF 
摘要：

为了对行为实验中大鼠的体态进行自动识别分析，提出了一种基于轮廓曲率和谱系聚类的识别算法．应用图像处理技术从序列实验图像中分别提取出大鼠轮廓曲线，计算大鼠轮廓曲线的曲率函数及其频谱，并以频谱作为体态聚类和识别的特征矢量．应用谱系聚类方法构建每种大鼠体态特征矢量的子类聚类中心特征矢量．应用1319幅样本图像和10629幅测试图像对本算法进行了实验．结果表明对样本图像和测试图像的识别正确率分别为94.16%和89.58%，该算法可用于大鼠体态的自动识别及后续的行为分析．
关键词： 动物行为学;  体态;  形状分析;  曲率;  谱系聚类    
出版日期: 2006-03-25
基金资助:

浙江省国际科技合作资助项目；国家“十五”重大科技专项资助项目（2003AAZ3537）
作者简介: 张敏(1978－)， 女，河北石家庄人，从事图像处理与模式识别工作. Email： findzm@yahoo.com.cn
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张敏
张恒义
郑筱祥

引用本文:

张敏 张恒义 郑筱祥. 基于轮廓曲率和谱系聚类的大鼠体态自动识别[J]. J4, 2006, 40(3): 524-527.

ZHANG Min, ZHANG Heng-Xi, ZHENG Xiao-Xiang. . J4, 2006, 40(3): 524-527.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2006/V40/I3/524

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