MATLAB代码sqrt-Hydra Behavior：九头蛇行为的机器学习解析

简介：
本研究利用MATLAB开发了sqrt-Hydra Behavior算法，通过机器学习技术深入分析和模拟九头蛇这一神话生物的行为模式，旨在探索复杂系统中的多任务处理与决策机制。 Matlab代码sqrthydra_behavior项目提供了一种使用计算机视觉方法对Hydra行为进行分类的工具。有关该方法的详细信息，请参见Han等人的文献[1]。 概述：这是为Hydra寻常型开发的一种自动行为分析方法，采用的是自适应词袋（BoW）框架。简要地说，此方法包括以下步骤： 视频预处理——从背景中分割出九头蛇，并将其适合椭圆；将九头蛇分为三个身体部位（触角、上半身和下半身），并将这些区域旋转至垂直位置并缩放到标准化长度；生成用户指定长度的短视频剪辑（默认为5秒）。 特征提取——使用密集轨迹工具，从视频中提取包括光流直方图(HOF)、定向梯度直方图(HOG) 和运动边界直方图(MBH)在内的各种特征。 代码簿生成——利用高斯混合模型(GMM)，根据用户指定的参数数量构建一个包含相应高斯组件的代码簿。 特征编码——通过Fisher矢量将从GMM码本中提取出的特征进行编码处理。 分类——使用带有手动标签训练的支持向量机(SVM) 分类器，对预定义的行为类型进行分类操作。 t-SNE嵌入——利用降维技术t-SNE将高维的 Fisher 向量映射到二维空间，并通过无监督方式识别行为模式。