【摘 要】
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针对特征袋（BOF）模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61202293);广东省科技计划项目(2015A020209124)~~
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针对特征袋（BOF）模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图（HOG）特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字塔匹配原理（SPM）生成图像基于视觉词典的直方图表示,最后自定义直方图交叉核作为分类器核函数。该算法在项目组自行拍摄的数据集（包含15类奶牛、共7 500张奶牛头部图像）上的实验结果表明,使用基于SPM的BOF模型将算法的识别率平均提高2个百分点;使用直方图交叉核相比使用高斯核
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