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Hodiernamente, com a demanda ainda ascendente no ramo da pecuária, os métodos de classificação de gado estão se tornando cada vez mais retrógrados para o ritmo acelerado de evolução atual, além de serem pouco confiáveis em foco a baixa precisão. Com as ferramentas atuais de computação, usando aplicações de Inteligência Artificial, Préprocessamento de Imagens e algoritmos em Linguagem Python, este tem como objetivo criar um sistema operacional capaz de reconhecer, comparar e classificar bovinos através da região da narina, a qual possui características e pontos de interesse únicos assim como uma digital humana. Porém para que isso seja possível faz-se necessário a obtenção de fotos nítidas, ou mesmo que seja preciso de um tratamento prévio para que seja possível obter o maior número de informações. Além do material bruto, também é de suma importância calibrar os parâmetros não só para um bom processamento de imagens como os filtros de tratamento a partir de bibliotecas em Python, como também os parâmetros para reconhecimento da região do focinho.

: Detecção de bovinos; Classificação de imagens; Visão Computacional