【摘 要】
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为了实现中小型牧场实际养殖环境下牛只个体身份识别,达到精细化饲养的目的,试验提出了一种基于图像多通道K-奇异值分解(K-SVD)算法的字典学习算法来进行牛脸识别。该算法结合稀疏表示理论,通过R、G、B 3个通道获取更多图像细节和分量信息,将3个通道分量划分为n×n的网格重构输入矩阵。利用正交匹配追踪算法(OMP)对重构矩阵进行稀疏表示,结合K-SVD算法进行字典更新,为每类样本构造对应通道的学习字
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为了实现中小型牧场实际养殖环境下牛只个体身份识别,达到精细化饲养的目的,试验提出了一种基于图像多通道K-奇异值分解(K-SVD)算法的字典学习算法来进行牛脸识别。该算法结合稀疏表示理论,通过R、G、B 3个通道获取更多图像细节和分量信息,将3个通道分量划分为n×n的网格重构输入矩阵。利用正交匹配追踪算法(OMP)对重构矩阵进行稀疏表示,结合K-SVD算法进行字典更新,为每类样本构造对应通道的学习字典。最后,利用该算法对20头牛的400张牛脸图像数据集进行验证,并与K-SVD算法和SRC算法进行比较。
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