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基于改進BOF模型的奶牛識別算法

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  針對特征袋(BOF)模型中存在特征計算耗時、識別精度低的不足,提出一種新的改進BOF模型以提高其目標識別的精度和效率,并將其應(yīng)用于奶牛個體識別。該算法首先引入優(yōu)化方向梯度直方圖( HOG)特征對圖像進行特征提取和描述,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)上的實驗結(jié)果表明,使用基于SPM的BOF模型將算法的識別率平均提高2個百分點;使用直方圖交叉核相比使用高斯核將算法的識別率平均提高2.5個百分點;使用優(yōu)化HOG特征,相比使用傳統(tǒng)HOC特征將算法識別率平均提高21.3個百分點,運算效率為其1. 68倍;相比使用尺度不變特征變換(SIFT)特征,在保證平均識別精度達95. 3%的基礎(chǔ)上,運算效率為其7.10倍。分析結(jié)果可知,該算法在奶牛個體識別領(lǐng)域具有較好的魯棒性和實用性。

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