本文關(guān)鍵詞： 豬只身份識別 毛發(fā)模式 Gabor濾波器 SVM分類器 CMC曲線　出處：《江蘇大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來基于機器視覺的身份識別系統(tǒng)在各種場景中得到了廣泛運用,而現(xiàn)代規(guī)�；i養(yǎng)殖場對實時監(jiān)控豬只生長活動、及時發(fā)現(xiàn)異常行為提出了新要求。要研究群養(yǎng)豬中豬個體的行為,首先得解決豬個體的身份識別問題。為了更好的利用圖像處理技術(shù)監(jiān)控豬只的生長活動,本文利用豬只背部毛發(fā)差異,提出了一種基于Gabor方向直方圖和支持向量機的豬個體身份識別方法。針對豬的非剛體特性,其外部形狀會隨其姿態(tài)的改變而改變的特點。為了獲取穩(wěn)定的特征區(qū)域,首先利用豬體關(guān)鍵點檢測算法,在豬只輪廓上找到若干豬只輪廓關(guān)鍵點。然后以這些關(guān)鍵點為基礎(chǔ),在豬只輪廓上劃分出肩部和臀部兩個特征區(qū)域,這兩個特征區(qū)域受豬只形變影響較小,能保持相對穩(wěn)定。本文提出的豬體背部毛發(fā)模式特征包含豐富的方向和密度信息,為了充分利用這些特征信息,我們采用Gabor濾波器對特征區(qū)域進行多尺度多方向濾波。考慮到豬只不同部位的毛發(fā)模式存在很大差異,為了充分利用毛發(fā)特征的位置信息,本文采用局部描述符而不是全局描述符來描述毛發(fā)特征。具體的做法是將特征區(qū)域進一步進行網(wǎng)格劃分,然后在劃分的每個網(wǎng)格中,利用濾波器輸出的零直流響應(yīng)計算Gabor方向直方圖。本文利用這些Gabor方向直方圖特征建立了一個樣本庫,樣本庫中存儲著每只豬所有樣本圖像的Gabor方向直方圖。建立樣本庫后,利用基于組合核函數(shù)的SVM對樣本庫中的樣本特征進行訓(xùn)練生成分類器。最后,將測試樣本圖像中豬只的Gabor方向直方圖輸入分類器,進行豬個體身份識別。為了測試本文提出的毛發(fā)模式特征和Gabor方向直方圖特征提取方法對豬只身份識別的有效性,我們采用累計匹配特性曲線(CMC)作為性能評價指標(biāo),將本文算法與傳統(tǒng)的紋理特征提取算法LBP和HOG進行了實驗比較。實驗結(jié)果表明本文算法的平均識別率最高,達到了86.51%。在取得最高識別率的同時,本文算法也保持了最低的特征維數(shù)。在實驗的最后部分,我們利用不同分辨率的圖片測試了本文算法的識別性能。在圖片分辨率由1760×1840降為880×920時,本文算法也能保持83.21%的識別率。實驗結(jié)果表明,本文算法對于低分辨率圖片也能取得不錯的識別效果,具備一定的實用性。該項研究為無應(yīng)激的豬個體識別提供了一種新思路,也為進一步探索群養(yǎng)豬個體行為分析提供了一定的技術(shù)支持。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1493064