Multi-target Tracking of Zebrafish based on Particle Filter

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、群知能の分野で広く利用されています。近年では、ゼブラフィッシュの行動研究に関わるトラッキング技術が数多く開発され、多くの分野の科学者から注目を集めています。しかし、ゼブラフィッシュのマルチターゲット・トラッキングには、まだ多くの課題があります。また、外見やテクスチャが似ているため、外見モデルの確立が難しく、さらに、オクルージョンが多いため、軌跡の連結が困難である。本論文では、パーティクルフィルタを用いて、運動の不確実性を近似的に表現する。まず、ゼブラフィッシュの運動特性を解析し、効率的なハイブリッド運動モデルを構築してゼブラフィッシュの位置を予測する。次に、予測位置に基づいて外観モデルを構築し、すべてのターゲットの姿勢を予測し、予測姿勢と観察姿勢の差を比較して粒子を重み付けする。最後に、重み付けした位置から単一のゼブラフィッシュの最適位置を求め、ジョイント粒子フィルタを用いて複数のゼブラフィッシュの軌跡のリンク処理を実行する。

要約(オリジナル)

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.

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