【摘 要】
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为了适应精准畜牧业理念,提出了一种改进的K-SVD算法用于牛的个体身份识别。在K-SVD算法基础上,更改了稀疏编码阶段字典原子的选择方式,使算法更加适用于图像分类问题。构造了包含20头牛的牛脸图像数据集IMCFR20,利用该数据集分析稀疏度与字典原子数对识别效果的影响。实验结果表明:改进后的算法识别率达到90%以上,识别效果有了较大提升,为利用图像进行牛的个体识别问题提供了可行的方案。
【基金项目】
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内蒙古自然科学基金资助项目(2019LH06006),内蒙古自治区科技重大专项资助项目(2019ZD025)。
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为了适应精准畜牧业理念,提出了一种改进的K-SVD算法用于牛的个体身份识别。在K-SVD算法基础上,更改了稀疏编码阶段字典原子的选择方式,使算法更加适用于图像分类问题。构造了包含20头牛的牛脸图像数据集IMCFR20,利用该数据集分析稀疏度与字典原子数对识别效果的影响。实验结果表明:改进后的算法识别率达到90%以上,识别效果有了较大提升,为利用图像进行牛的个体识别问题提供了可行的方案。
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