【摘 要】
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健康黄羽鸡鸡冠鲜红、纹理均匀,鸡眼圆润有神,病鸡鸡冠萎缩变色、鸡眼半闭或全闭。本文提出了一种基于鸡冠及鸡眼构成的鸡头特征信息的病鸡识别方法。首先通过R、G、B分量色
【机 构】
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华南农业大学工程学院,国家生猪种业工程技术研究中心,华南农业大学兽医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51177053);广东省省级科技计划项目(2014A050503061)
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健康黄羽鸡鸡冠鲜红、纹理均匀,鸡眼圆润有神,病鸡鸡冠萎缩变色、鸡眼半闭或全闭。本文提出了一种基于鸡冠及鸡眼构成的鸡头特征信息的病鸡识别方法。首先通过R、G、B分量色差信息去除背景,分析鸡身和鸡冠样本区域H分量分布特点,提取H分量分割阈值分割黄羽鸡。再利用H分量进行阈值分割得到黄羽鸡和鸡冠鸡垂。提出一种利用鸡冠和鸡垂轮廓上两点距离小于阈值的鸡头合并算法,再通过修正算法识别鸡头。在鸡头中,分别提取鸡眼瞳孔轮廓并获取形状几何特征,提取鸡冠的H分量共生矩阵特征,构成基于鸡头特征,采用ARA特征选择算法获得病鸡特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行训练分类。实验结果表明,病鸡识别正确率为92.5%,表明利用机器视觉获取鸡头特征进行病鸡识别具有可行性和研究价值。
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