Última alteração: 2019-02-04
Resumo
A identificação e rastreabilidade de bovinos é crucial para o controle de políticas de segurança no âmbito de produção de alimentos. Por utilizar uma característica física única, inviolável e insubstituível, além de acompanhar o animal durante toda a vida e ter sua eficácia solidamente comprovada, a identificação biométrica mostra-se a mais confiável. Este trabalho tem como objetivo utilizar identificar a região de interesse para futuramente reconhecer automaticamente um animal. Nos testes experimentais, foi utilizada a base de dados disponibilizada pela USP, composta por 1007 imagens de 51 bovinos diferentes. Cada animal possui entre 10 e 23 imagens de dimensão 2048 x1536 pixels. Foram recortadas 265 imagens para o treinamento, gerando 265 positivas e 265 negativas, a partir das quais foram criados 4000 exemplos artificiais. Para identificação da região de interesse foi aplicada a classificação em cascata utilizando características de Haar. O classificador foi treinado com 20 estágios e 4000 exemplos. Das 1007 imagens da base, 940 tiveram seu focinho identificado. Os erros tipicamente identificam o queixo do animal. Como trabalhos futuros, serão aplicadas técnicas de processamento de imagens e aprendizado de máquina para a identificação biométrica de bovinos utilizando imagens do espelh