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1. 1:山东大学信息科学与工程学院
2. 2:山东轻工业学院
Published:2013
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Kernel-PCA application on dairy cow automatic body condition score[J]. 2013, 39(3): 222-227.
DOI:
Kernel-PCA application on dairy cow automatic body condition score[J]. 2013, 39(3): 222-227. DOI: 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2013.03.006.
在奶牛体况自动评分领域的研究中还没有规范、统一的图像库和特征选取标准
评分准确率较低。针对上述奶牛体况自动评分研究的不足
提出了基于核-主成分分析(Kernel-PCA)的奶牛体况评分方法。首先利用霍夫变换(Hough Transform)提取奶牛尾部区域图像
然后利用图像分块去除奶牛表面的黑白花
最后采用核-主成分分析算法进行体况识别评分。实验结果表明
利用该方法能够制作一个科学、有效的奶牛体况评分图库
并且能够在一定误差范围内对奶牛体况进行自动评分。
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