基于改進(jìn)BOF模型的奶牛識(shí)別算法
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針對(duì)特征袋（BOF）模型中存在特征計(jì)算耗時(shí)、識(shí)別精度低的不足，提出一種新的改進(jìn)BOF模型以提高其目標(biāo)識(shí)別的精度和效率，并將其應(yīng)用于奶牛個(gè)體識(shí)別。該算法首先引入優(yōu)化方向梯度直方圖（ HOG）特征對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和描述，然后利用空間金字塔匹配原理（ SPM）生成圖像基于視覺(jué)詞典的直方圖表示，最后自定義直方圖交叉核作為分類器核函數(shù)。該算法在項(xiàng)目組自行拍攝的數(shù)據(jù)集（包含15類奶牛、共7500張奶牛頭部圖像）上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用基于SPM的BOF模型將算法的識(shí)別率平均提高2個(gè)百分點(diǎn)；使用直方圖交叉核相比使用高斯核將算法的識(shí)別率平均提高2.5個(gè)百分點(diǎn)；使用優(yōu)化HOG特征，相比使用傳統(tǒng)HOC特征將算法識(shí)別率平均提高21.3個(gè)百分點(diǎn)，運(yùn)算效率為其1. 68倍；相比使用尺度不變特征變換（SIFT）特征，在保證平均識(shí)別精度達(dá)95. 3%的基礎(chǔ)上，運(yùn)算效率為其7.10倍。分析結(jié)果可知，該算法在奶牛個(gè)體識(shí)別領(lǐng)域具有較好的魯棒性和實(shí)用性。
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