21、基于特征编码与匹配的牛只实时识别技术解析-优快云博客

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基于特征编码与匹配的牛只实时识别技术解析

1. 特征编码概述

特征编码是对提取的一组有区分性的特征进行编码的机制。在牛只个体识别中，特征编码和解码算法至关重要，它们能在特征空间中对牛鼻纹特征进行明确编码，提高识别准确性。其方法受基于表示和学习的特征编码启发。

2. 分类模型

基于单样本相似度和一类支持向量机的分类模型
- 采用基于距离度量的学习技术对提取的牛鼻纹特征进行编码，以减轻个体牛特征表示的语义差距影响。
- 使用软间隔支持向量机（SVM）模型，其目标函数如下：
  [
  f(x_i) = \min_{w,b,\xi} \frac{1}{2} |W|^2 + C’’ \sum_{i=1}^{N} \xi_i
  ]
  约束条件为：
  [
  y_i(W, \varphi_k(x_i) + b) \geq 1 - \xi_i
  ]
  其中 (\xi_i \geq 0, \forall i \in [1, 2, 3, \ldots, N])。
- 通过二次规划范式求解，可转化为对偶形式：
  [
  f(x_i) = \min_{0 \leq \alpha_i \leq C(W)} \frac{1}{2} \sum_{i=j=1}^{N} \alpha_i \cdot Q(i, j) \cdot \alpha_j - \sum_{i=1}^{N} \alpha_i + b \cdot \sum_{i=1}^{N} (y_i\alpha_i)
  ]
  [
  Q(i, j) = y_i y_j \cdot (\varphi_i(x) \cdot \varphi_j(x))
  ]
  [
  f(x_i) = \sum_{i=1}^{N} (y_i\alpha_i) \cdot \varphi_i(x) \cdot \varphi(x)
  ]
  使用 Karush - Kuhn - Tucker（KKT）技术求解参数 ((\alpha, b))，并从训练集中确定支持向量。同时，采用一类在线增量 SVM 分类模型对牛鼻纹图像进行分类。
费舍尔线性判别分析（FLDA）和单样本相似度（OSS）分类技术
- 度量函数用于估计给定集合中两个元素之间的距离，经典的欧几里得距离函数和卡方距离度量技术在计算相似度的离散值时存在局限性。
- 采用单样本相似度（OSS）方法来寻找提取的牛鼻纹特征之间的相似度，它是一种半监督的基于匹配的相似度技术，选择未标记的训练数据库作为负样本集。
- FLDA 计算中，牛鼻纹图像数据库的类间散布矩阵 (S_B) 和类内散布矩阵 (S_W) 定义如下：
  [
  S_B = (l_r - l_s) \cdot (l_r - l_s)^T
  ]
  [
  S_W = \frac{1}{(N + K)} \sum_{i=1}^{N} (P_i - l_s) \cdot (P_i - l_s)^T + Q
  ]
  [
  Q = \frac{1}{(N + K)} \sum_{j} (K(l_i - l_s) \cdot (l_i - l_s))^T
  ]
- FLDA 首先估计一个线性投影 (u)，通过最小化类内散布、最大化类间散布来分离牛鼻纹图像的不同类别，公式如下：
  [
  W_{OPT} = \arg \max_{u} \frac{u^T S_B u}{u^T S_W u}
  ]
  [
  u_0 = u^T \cdot \frac{(x + l_r)}{2}
  ]

3. 牛鼻纹图像匹配

匹配原理
- 利用学习、基于距离的矩阵、使用 SVM 技术的 OSS 以及通过 OSS 与在线增量 SVM 的距离矩阵等分类技术进行牛鼻纹图像匹配。
- 采用支持向量机分类模型可自动更新，以适应牛鼻纹特征像素强度值的变化。同时，对 1 类 SVM 模型的批量学习公式进行代码定制，提高系统准确性。增量 SVM（I - SVM）分类模型与批量公式方法结合，通过在线学习过程实现样本牛鼻纹图像的增量或减量处理。
匹配算法步骤

Algorithm 7.2: Matching algorithm for Muzzle Points
1. Begin Procedure: Muzzle point Matching Algorithm (M1, M2).
2. Initialization step: Initialize input muzzle point images of cattle: M1, and M2 are two muzzle
point images, models of incremental - SVM, and 1 - class SVM classification, match scores (S), S1,
S2, Mi - 1 (remaining muzzle point images), counter (i), total muzzle point images (N), and
decision threshold (\(\theta\)), (For i = 2, 3, 4, …, N).
3. Learning Model 1 for Muzzle point image (M1): Incremental - SVM (M1) = Update
incremental - SVM model with M1 as positive sample image of muzzle point as training image
with remaining muzzle images Mi - 1.
4. Calculation of matched score (S1): S1 = calculation of Euclidean distance from decision
boundary of M2 from Incremental - SVM online (M1).
5. Learning Model 1 for Muzzle point image (M2): 1 - class SVM learning model (online)
(M2) = Update SVM model online with M2 as positive sample image of muzzle point with
remaining images Mi - 1.
6. Calculation of matched score (S2): S2 = calculation of Euclidean distance from decision
boundary of M1 from 1 - class SVM online M1.
7. Matching step: If {(S1 == S2)} return matched similarity score (S = S1) Else.
8. Update the matching scores: update the scores of muzzle point images in the similarity
matching matrix and perform matching again with remaining query muzzle point image (Mi - 1).
9. Output (Identification of Cattle): if (S \leq Threshold (\(\theta\))).
10. Report genuine cattle.
11. Else report imposter cattle.
End procedure

4. 实验结果评估算法

特征提取算法
- 为了进行特征提取和编码，将牛鼻纹图像数据库分为类间和类内两大类别。为提高牛只识别的准确性和识别率，需要在这些类别中更好地分离牛鼻纹图像的提取特征。
- 采用手工纹理特征和基于外观的识别算法进行实验结果的对比分析。常见的基于外观的特征提取和表示方法包括主成分分析（PCA）、PCA - LiBSVM、线性判别分析（LDA）、独立成分分析（ICA）、ICA - LiBSVM、批量增量 LDA 及其改进版本算法等。还对 Batch - CCIPCA、LDA - LiBSVM、ILDA - LiBSVM、局部投影保持（LPP）和 SIFT 等进行了定制。

5. 实验结果与分析

实验环境
- 使用英特尔酷睿 2 双核 2.00 GHz 计算机，配备 400 GB 随机存取存储器进行实验结果计算。
实验设置
- 将牛鼻纹图像数据库分为训练集和测试集。每个牛只选取 6 张鼻纹图像用于训练（如 500 头牛，共 3000 张图像），4 张用于测试。
- 计算排名第一的识别准确率，并进行五次交叉验证。实验结果以累积匹配特征（CMC）曲线展示，牛只识别率如图所示，识别准确率见表。
  |特征集|PCA|LDA|ICA|LBP|SURF|建议方法|
  | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
  |50|74.39|75.57|86.97|78.68|83.40|86.67|
  |100|79.81|80.64|79.92|82.20|62.10|89.78|
  |150|81.89|84.19|78.97|85.92|85.92|93.83|
  |200|75.86|79.95|87.95|92.95|94.57|96.87|
结果分析
- LDA 方法的识别准确率优于 PCA 技术，LDA 最佳识别准确率为 79.95%，特征向量为 50 时，基于特征值的 PCA 方法识别准确率最低，为 75.57%。
- ICA 方法在提取高维特征集时，识别准确率最高可达 87.95%，能有效降低输入图像的维度。
- 改进版本的算法中，增量 SVM（ISVM）技术的识别效率高于其他目标识别算法，因为它能删除样本图像的历史记录，并通过添加样本图像定期更新存储数据库。
- 不同分类技术的识别准确率如下表所示：
  |特征集|Batch - iLDA|CCIPCA - LiBSVM|ICA - LiBSVM|iLDA|增量 LDA - LiBSVM|
  | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
  |50|73.49|74.95|75.79|80.75|70.93|
  |100|77.78|78.93|82.95|84.97|74.92|
  |150|82.85|86.95|86.95|90.95|78.25|
  |200|86.98|89.95|92.95|94.95|85.57|
识别时间分析
- 不同牛只图像的识别时间如下表所示：
  |牛只图像|图像大小（kB）|识别时间（s）|
  | ---- | ---- | ---- |
  |牛只图像 - 1|10|11.50|
  |牛只图像 - 2|20|13.25|
  |牛只图像 - 3|40|14.85|
  |牛只图像 - 4|50|20.98|
  |牛只图像 - 5|60|21.78|
  |牛只图像 - 6|70|22.98|
  |牛只图像 - 7|75|25.68|
  |牛只图像 - 8|80|26.98|
  |牛只图像 - 9|95|27.99|
  |牛只图像 - 10|100|30.74|

从结果可以看出，随着牛只图像尺寸的增加，牛只识别系统处理和匹配牛鼻纹特征所需的时间也会增加。同时，在牛只图像 - 3 上，所提出的牛只识别系统的成功率（识别准确率）高于其他图像。

综上所述，通过特征编码、分类模型、图像匹配等一系列技术和实验验证，该牛只实时识别系统在准确性和效率上都有一定的表现，但仍可根据不同算法的特点进一步优化，以适应更多的实际应用场景。

基于特征编码与匹配的牛只实时识别技术解析

6. 技术优势与应用前景

技术优势
- 高精度识别 ：多种分类技术和特征提取方法的结合，如 ICA、LDA 及其改进算法，有效提高了牛只识别的准确率。例如 ICA 方法在高维特征集下能达到 87.95%的识别准确率，而改进的增量 LDA 方法识别准确率可高达 94.95%。
- 自适应更新 ：支持向量机分类模型（如增量 SVM）能够自动更新，适应牛鼻纹特征像素强度值的变化，同时可定期更新存储数据库，保证识别系统的时效性和准确性。
- 半监督学习 ：单样本相似度（OSS）方法作为半监督匹配技术，选择未标记的训练数据库作为负样本集，减少了对大量标记数据的依赖，提高了模型的灵活性和实用性。
应用前景
- 畜牧业管理 ：在大规模养殖场中，可实现对牛只的精准识别和管理，如记录牛只的生长周期、健康状况、繁殖信息等，提高养殖效率和质量。
- 动物福利保障 ：通过准确识别牛只，可更好地保障动物的福利，例如及时发现生病或受伤的牛只，给予相应的治疗和护理。
- 市场监管 ：在牛只交易市场，可防止假冒伪劣和非法交易行为，维护市场秩序。

7. 未来发展方向

算法优化
- 进一步研究和优化现有算法，如结合深度学习技术，提高特征提取的准确性和效率，减少识别时间。
- 探索新的距离度量方法和相似度匹配技术，以适应更复杂的牛鼻纹特征和不同的环境条件。
多模态融合
- 结合其他生物特征信息，如牛的声音、体型等，实现多模态识别，提高识别的可靠性和鲁棒性。
智能化应用
- 开发智能化的牛只识别系统，实现自动化的数据采集、处理和分析，为畜牧业提供更全面的决策支持。

8. 总结

本文介绍了一种基于特征编码与匹配的牛只实时识别技术，涵盖了特征编码、分类模型、图像匹配、实验评估等多个方面。通过实验结果分析，不同算法在牛只识别中表现出不同的性能，如 LDA 方法优于 PCA 技术，ICA 方法在高维特征下有较好的识别效果，而改进的增量 SVM 和增量 LDA 方法能显著提高识别准确率。同时，随着牛只图像尺寸的增加，识别时间也会相应增加。

该技术具有高精度识别、自适应更新和半监督学习等优势，在畜牧业管理、动物福利保障和市场监管等领域具有广阔的应用前景。未来，可通过算法优化、多模态融合和智能化应用等方向进一步提升该技术的性能和实用性。

附录：牛只识别流程 mermaid 流程图

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke - width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke - width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke - width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(视频帧提取):::process
    B --> C(预处理):::process
    C --> D(牛鼻纹特征提取):::process
    D --> E{特征编码}:::decision
    E -->|单样本相似度和增量 SVM| F(牛鼻纹图像匹配):::process
    F --> G{匹配成功?}:::decision
    G -->|是| H([识别牛只]):::startend
    G -->|否| D

牛只识别技术对比表格

技术类型	优点	缺点	适用场景
PCA	计算简单，可降低数据维度	可能丢失部分重要特征，识别准确率相对较低	对数据维度要求较高，对识别准确率要求不是极高的场景
LDA	能有效分离不同类别，识别准确率较高	对数据分布有一定要求	需要较高识别准确率的场景
ICA	可降低输入图像维度，在高维特征下识别效果好	计算复杂度较高	处理高维数据的场景
增量 SVM	可自动更新，适应数据变化，识别效率高	对训练数据的质量要求较高	数据动态变化的场景
增量 LDA	识别准确率高	计算复杂度相对较高	对识别准确率要求极高的场景