Reconhecimento facial para gado

Normas globais para reconhecimento, registro e rastreabilidade de gado estão sendo desenvolvidas. No entanto, a perda ou troca de gado, falsas reclamações de seguro e realocação de gado em abatedouros são problemas globais em todo o mundo. Abordagens anteriores de reconhecimento de gado têm suas próprias limitações e não conseguem fornecer o nível de segurança necessário para o gado. Neste artigo, foi feita uma tentativa de minimizar os problemas mencionados acima por meio do reconhecimento automático de faces de gado. O algoritmo proposto de multi-resolução extrai características através de Feature Robust Accelerada (SURF) e Padrões Binários Locais (LBP) de diferentes níveis da pirâmide gaussiana. Os descritores de características obtidos em cada nível gaussiano são combinados usando técnicas de fusão por regra de soma ponderada. O algoritmo proposto apresenta uma precisão de identificação na classificação 1 de 92,5% em um banco de dados de rosto de gado com 1200 imagens de rosto de gado (120 sujeitos × 10 imagens de rosto de cada sujeito). Assim, neste artigo, tentamos demonstrar que a identificação do gado com base em seu rosto pode ser utilizada para reconhecer o gado e negar a noção de que todos os gados são iguais.