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动物质心、椭圆和身份。最粗略地说，动物行为可以通过估计其质心（即中点或重心）随时间的位置来量化。这些质心轨迹被量化为图像坐标序列，反映了动物在其环境中的运动，可用于测量空间导航或运动行为。质心将动物视为一个点，无法捕捉其方向，但可以通过找到环绕动物的椭圆的长轴和短轴来增强这种描述（图 1b）。这是一种方便的通用描述，因为大多数具有中枢神经系统的动物都有相似的身体结构，其中脊髓或腹神经索在细长身体的中心形成一条线。估算质心和椭圆的经典方法主要依赖于背景减法，该算法识别属于动物（即前景）的图像像素，通过找到它们坐标的中点即可计算出质心。当背景与动物形成对比时（例如在背光场所），可以通过对图像强度进行简单的阈值处理来执行背景减法。如果背景是静态的，则可以通过查找中值图像帧来建模；但是，如果动物长时间不动，此方法通常会失败。经典方法采用稳健的算法来建模背景 1 ，但较新的方法已开始使用深度学习来更好地处理更复杂的背景，从而能够在更自然的条件下追踪动物 2 。将椭圆追踪扩展到多种动物使行为描述更加丰富，其中可以使用相对距离和方向等量来推断复杂的社会
量化行为以了解大脑
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