核-主成分分析在奶牛体况自动评分中的应用

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。

Kernel-PCA application on dairy cow automatic body condition score