基于Isomap和支持向量机算法的俯视群养猪个体识别

• 作者: 朱伟兴 郭依正 陈晨 马长华
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 动物 特征提取 支持向量机 Isomap算法 群养猪 个体识别
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 农业生物环境与能源工程
• 页码范围: 182-187
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41|S818.5
• 字数: 4899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.03.026

摘要

针对俯视群养猪视频序列，提出了一种利用机器视觉技术对猪个体进行识别的方法。首先对采集的俯视群养猪视频序列进行前景检测与目标提取，获得各单只猪个体，其后建立训练样本，提取猪个体颜色、纹理及形状特征，组合构建表征猪个体的特征向量，接着对组合特征利用Isomap算法做特征融合，在最大程度保留有效识别信息的基础上降低特征维数，最后利用优化核函数的支持向量机分类器进行训练与识别。试验选取了900帧图像，试验结果表明该文所提方法切实有效，猪个体最高识别率为92.88%。该文从机器视觉角度探索了俯视群养猪的个体识别，有别于传统的 RFID猪个体识别，该研究为无应激的猪个体识别提供了新思路，也为进一步探索群养猪个体行为分析等奠定了基础。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱伟兴	江苏大学电气信息工程学院	130	1640	21.0	35.0
2	郭依正	江苏大学电气信息工程学院	5	76	5.0	5.0
6	马长华	江苏大学电气信息工程学院	15	351	10.0	15.0
7	陈晨	江苏大学电气信息工程学院	29	94	5.0	9.0