【摘 要】
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为快速精准对奶牛个体进行自动化识别,提出一种基于改进方向梯度直方图与局部二值模式(HOG-LBP)特征融合的特征提取算法,结合主成分分析对奶牛个体进行分类.首先依据奶牛头部
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院/河北省大数据计算重点实验室
【基金项目】
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天津市科委科技支撑计划(编号:15ZCZDNC00130)
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为快速精准对奶牛个体进行自动化识别,提出一种基于改进方向梯度直方图与局部二值模式(HOG-LBP)特征融合的特征提取算法,结合主成分分析对奶牛个体进行分类.首先依据奶牛头部鼻镜和额部位差异明显的特点,利用方向梯度直方图(HOG)特征检测算法进行边缘特征提取,得到奶牛头部的轮廓特征,然后与改进的局部二值模式(LBP)纹理特征提取进行特征融合,结合主成分分析方法进行奶牛个体识别,对20000张奶牛图像进行试验.结果表明,该方法识别正确率超过99%,可成功应用到奶牛识别领域.
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