【摘 要】
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为更好地利用图像处理技术监控猪的生长活动,利用猪背部毛发差异,提出一种基于Gabor方向直方图和猪体毛发模式特征的猪个体身份识别方法。针对猪的非刚体特性,其外部形状会随
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:31172243);教育部博士点基金(编号:20103227110007);江苏高校优势学科建设工程资助项目
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为更好地利用图像处理技术监控猪的生长活动,利用猪背部毛发差异,提出一种基于Gabor方向直方图和猪体毛发模式特征的猪个体身份识别方法。针对猪的非刚体特性,其外部形状会随着其姿态的改变而改变的特点,首先利用猪体关键点检测算法在猪的轮廓中提取稳定的特征区域,并对其进行网格划分。然后在选定特征区域上的每个网格中使用Gabor滤波器计算毛发模式方向场,并在每个网格中利用方向场信息计算出Gabor方向直方图。最后利用卡方距离衡量不同Gabor方向直方图之间的差异性并与数据库中的猪进行匹配,达到猪个体身份识别的目的。
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