[发明专利]自动分类动物行为

权利要求书

1.一种用于分析对象的运动以将其分成模块的方法，所述方法包括：

使用计算模型来处理表示所述对象的运动的三维视频数据帧，以将所述三维视频数据帧划分成表示模块的至少一组帧和表示所述模块之间的转移的至少一组帧，并且，其中，每个所述模块包括在200至900毫秒之间；

其中，包括200至900毫秒的每个所述模块通过在表示模块之间的转移的帧之间被临时分开的帧表示；

将被引用到数据标识符的所述表示模块的至少一组帧存储在存储器中，所述数据标识符表示动物行为类型。

2.根据权利要求1所述的方法，所述处理包括以下步骤：

a. 在所述视频数据中将所述对象从背景中分离；

b. 在所述视频数据的一组帧上，识别所述对象的特征相对于所有帧的公共坐标系的定向；

c. 在所述一组帧的至少子组中，修改所述对象的所述定向，使得所述特征定向在相对于所述坐标系的相同方向上，以输出一组对齐帧；

d. 使用主成分分析(PCA)处理所述对齐帧，以输出姿势动态数据，其中，所述姿势动态数据表示每个对齐帧中所述对象在主成分空间中的姿势；

e. 使用计算模型处理所述对齐帧，以将所述姿势动态数据临时地分割成不同组的模块，其中，一组模块中的所有亚秒级模块表现出相似的姿势动态；以及

f. 显示在所述三维视频数据中以高于阈值的频率出现的每组模块的表示。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算模型包括：

将包括在200至900毫秒之间的所述模块建模为向量自回归过程，所述向量自回归过程表示PCA空间中的定型轨迹；或者

使用隐马尔可夫模型来建模亚秒级模块之间的转移时段。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述三维视频数据首先被处理以输出多维向量空间中的一系列点，其中，每个所述点表示所述对象的三维姿势动态。

5.一种用于分析对象的运动以将其分成模块的方法，所述方法包括：

对表示所述对象的运动的三维视频数据进行预处理，以将所述对象从背景中分离；

在所述视频数据的一组帧上，识别所述对象的特征相对于所有帧的公共坐标系的定向；

在所述一组帧的至少子组中，修改所述对象的所述定向，使得所述特征定向在相对于所述坐标系的相同方向上，以输出一组对齐帧；

使用主成分分析处理所述对齐帧，以输出姿势动态数据，其中，所述姿势动态数据表示每个对齐帧中所述对象在主成分空间中的姿势；

处理所述对齐帧，以将所述姿势动态数据临时地分割成不同组的亚秒级模块，其中，一组亚秒级模块中的所有亚秒级模块表现出相似的姿势动态，并且，其中，所述一组亚秒级模块中的所有亚秒级模块包括在200至900毫秒之间，并且，其中，每个所述亚秒级模块通过由表示模块之间的转移的一组帧临时地分开的帧表示；以及

显示在所述三维视频数据中以高于阈值的频率出现的各个组模块的表示。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，处理所述对齐帧的步骤是：

a. 使用无模型算法来执行的，并且其中，所述无模型算法包括计算自相关图；或者

b. 使用基于模型的算法来执行的。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于模型的算法是AR-HMM算法。