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Introduction :
Les données brutes de position recueillies par Ethotrack ( comme par tous les systèmes de tracking vidéo ) soufrent de problèmes de bruits et d'artefacts inhérents à la méthode d'acquisition. Ce bruit et ces artefacts sont dus à plusieurs raison, notamment :
•Une caméra vidéo est constituée d'un nombre fini de pixels. La position de l'animal est donc de nature discrète. Deux position successives distinctes ne peuvent pas être distantes de moins de la largeur d'un pixel.
•Les données calculées à partir de la position de l'animal ( distance parcourue, vitesse, ... ) sont calculées à partir du centre de gravité de l'animal. Une modification de posture de l'animal peut se traduire par un déplacement du centre de gravité de quelques pixels, sans que celui ci ne corresponde à un déplacement réel de l'animal.
Même si l'erreur entre 2 images peut être considérée comme faible, voir même comme négligeable, la somme de toutes ces erreurs devient vite importante lors du calcul de certaine données, comme la distance totale parcourue. C'est pourquoi il est nécessaire de "lisser" les données de position avant de les utiliser pour des calculs.
Ethotrack propose plusieurs méthodes de lissage configurable dans la boîte de dialogue des options de l'expérience . Ces méthodes sont appliqués dans l'ordre :
Première étape - Distance minimale prise en compte :
Cette étape consiste à supprimer les points considérés comme trop proches du point précédent.
Considérons l'exemple suivant qui représente la position de l'animal ( données brutes ) sur les images 1 à 7 :
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Image 1 : X = 2, Y = 1
Image 2 : X = 4, Y = 2
Image 3 : X = 4, Y = 4
Image 4 : X = 2, Y = 1
Image 5 : X = 4, Y = 2
Image 6 : X = 4, Y = 4
Image 7 : X = 2, Y = 1
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Dans notre exemple, si la distance minimale prise en compte est de 3 pixels, les points 2, 5 et 6 seront "supprimés" car jugés trop proches du point précédent. La trace obtenue sera la suivante :
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Image 1 et 2 : X = 2, Y = 1
Image 3 : X = 4, Y = 4
Image 4, 5 et 6 : X = 2, Y = 1
Image 7 : X = 2, Y = 1
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Cette étape de lissage est prioritaire et influence tous les résultats de l'expérience :
•Immobilité de l'animal.
•Position à l'intérieur d'une zone.
•Distance parcourue, vitesse.
•etc
Deuxième étape - Algorithme de lissage :
Pour cette étape, les données de position de l'animal ( jusqu'alors en pixels ) sont d'abord converties en distances réelles ( en mètres ) par rapport au coin supérieur gauche de l'image, avant d'appliquer un algorithme de lissage.
Plusieurs algorithmes sont disponibles :
•Aucun lissage.
•Méthode "Lowess" ( fort ).
•Méthode "Lowess" ( léger ). ( algorithme conseillé )
•Moyenne mobile pondérée.
•Moyenne mobile pondérée ( Stavisky - Golay )
Cette étape de lissage influence toutes les grandeurs physiques calculées :
•Distance parcourue.
•Vitesse.
•etc
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