FaceCat工具：Matlab2018b运行面部行为分类代码

资源摘要信息:"FaceCat是一个基于MATLAB 2018b的工具，用于从视频中分类面部行为。它主要应用于鼠标面部视频记录，通过对运动行为的分析，实现对行为的分类。该工具的开发灵感来源于Berman等人2014年发表的关于自由移动果蝇行为的研究，以及Dolensek等人2020年关于小鼠面部表情的研究。具体实现上，FaceCat使用了分水岭聚类算法和HOG特征生成技术。该工具的完整代码可在zenodo上找到，但也可以通过GitHub存储库进行访问。要运行该工具，用户需要具备MATLAB 2018b及以下版本的软件包：Image Processing Toolbox 11.1、Statistics and Machine Learning Toolbox 11.7、Computer Vision Toolbox 9.2、Parallel Computing Toolbox 7.2、MATLAB Parallel Server 7.2。此外，测试的视频文件类型应为*.mp4格式。具体运行程序时，需调用名为processWrap的函数。" 详细知识点: 1. MATLAB 2018b的使用：本工具要求用户使用MATLAB 2018b版本，这是一款由MathWorks公司开发的高性能数值计算和可视化软件。用户需要利用该平台提供的各种工具箱进行数据分析、算法开发、数据可视化等。 2. 视频行为分析：FaceCat工具主要应用于分析鼠标面部的视频记录，目的是对运动行为进行分类。这种分析在生物科学和行为研究中有广泛的应用，可以帮助科研人员了解和分类动物的特定行为模式。 3. 分水岭聚类算法：该算法是一种图像分割技术，常用于计算机视觉领域，特别是在物体识别和图像分割中。FaceCat使用的是Berman等人在2014年研究中提及的算法，通过模拟地理学上的分水岭概念来识别图像中的不同区域。 4. HOG特征提取：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）是一种用于目标检测的特征描述符。它通过计算图像中的局部梯度方向直方图来表达局部形状信息，广泛应用于面部表情识别和行人检测等领域。在FaceCat中，这一技术被应用于特征生成，可能用于训练机器学习模型来识别面部表情。 5. MATLAB软件包的依赖：为了让FaceCat能够正常运行，用户必须确保安装了Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox、Computer Vision Toolbox、Parallel Computing Toolbox以及MATLAB Parallel Server等软件包。这些工具箱为MATLAB提供了图像处理、统计分析、机器学习、计算机视觉处理和并行计算等功能，对完成复杂的算法和数据处理是必需的。 6. 视频文件格式：FaceCat支持*.mp4格式的视频文件作为测试输入。在计算机视觉研究中，mp4作为常用的视频编码格式之一，具有较好的兼容性和压缩效率，适合作为分析的数据来源。 7. GitHub和zenodo的使用：FaceCat的代码存储在GitHub上，一个广泛用于代码托管的网站，提供版本控制和协作开发的平台。用户可以通过访问GitHub仓库获取代码。同时，zenodo是一个开放获取的存储库，提供长期的数据存储服务，FaceCat的完整代码在zenodo上有存档，以确保数据的持久性和可访问性。 8. 软件安装与运行：安装FaceCat需要用户将其克隆到本地的某个位置。运行时，需要调用特定的函数processWrap，这可能是一个封装了FaceCat所有运行逻辑的接口。 以上详细说明了FaceCat工具在MATLAB环境下运行所需的各种知识点，包括工具的开发背景、功能、所依赖的关键技术以及使用条件等。这些内容为理解FaceCat工具提供了全面的背景信息。