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Título: Identificação de bovinos pelo estudo do espelho nasal
Título(s) alternativo(s): Cattle biometric identification from muzzle pattern images
Autor(es): Bordignon, Alexandre Opeck de Morais
Turuta, Anderson Hideyuki
Ariello, Guilherme Eleuterio
Orientador(es): Lazzaretti, André Eugenio
Palavras-chave: Sistemas embarcados (Computadores)
Aprendizado do computador
Biometria
Processamento de imagens - Técnicas digitais
Animais - Identificação
Identificação biométrica
Pecuária
Embedded computer systems
Machine learning
Biometry
Image processing - Digital techniques
Animals - Identification
Biometric identification
Animal culture
Data do documento: 10-Ago-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: BORDIGNON, Alexandre Opeck de Morais; TURUTA, Anderson Hideyuki; ARIELLO, Guilherme Eleuterio. Identificação de bovinos pelo estudo do espelho nasal. 2018. 80 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018.
Resumo: A identificação rápida e confiável de bovinos em um sistema produtivo é importante sob diversos aspectos, e por isso tem ganhado cada vez mais atenção entre pesquisadores em anos recentes. Como exemplo disso pode-se citar o controle necessário sobre rebanhos enviados a frigoríficos ou fazendas de ordenha. Os sistemas de identificação tradicionais, presentes no mercado possuem diversas falhas, como perda de informações e possibilidades de fraudes. Esse fato, aliado as exigências na qualidade e rastreabilidade na exportação de bovinos, cria a necessidade de uma alternativa a esses sistemas. Partindo desse cenário este trabalho foi desenvolvido para analisar a possibilidade de identificação biométrica de bovinos a partir de imagens do espelho nasal, região central localizada abaixo das narinas e acima do lábio superior do animal, e imagens do focinho inteiro do bovino, tendo em vista que, assim como a impressão digital em seres humanos, os bovinos apresentam unicidade nas características biométricas dessas regiões. Nossa pesquisa investigou diversos algoritmos de processamento digital de imagens, extração de características e classificação, bem como a possibilidade de transferir o software desenvolvido para um sistema embarcado em uma placa Nvidia Jetson TX1, buscando abrir um precedente para o desenvolvimento futuro de um sistema de identificação de bovinos em tempo real. Taxas de acerto de 100% foram obtidas em um computador i7 através dos algoritmos extratores de características PCA, SIFT, SURF e de uma Rede Neural Convolucional, e dos algoritmos de classificação kNN e SVM, quando os mesmos foram aplicados ao conjunto de imagens cedidos pela Universidade de São Paulo. Estes mesmos testes, realizados no conjunto de imagens cedidos pelo Instituto Agronômico do Paraná geraram taxas de acerto de 100% apenas no caso em que a Rede Neural Convolucional foi usada como extrator de características. Na placa Nvidia, o conjunto de imagens da USP gerou taxas de acerto de 99,51%, enquanto o conjunto de imagens do IAPAR gerou taxas de acerto de 93,65%.
Abstract: The identification of animals inside a production chain, in a fast and reliable way, is important in many different aspects, and for this reason it has been gaining more attention of researchers over the recent years. As an example of this, it can be cited the necessary control over cattles sent to a frigorific or to milking farms. The traditional identification systems available in the current market have various issues, as information loss and fraud possibilities. This fact, allied with the demand of quality and traceability of bovines exported, creates a necessity for an alternative to this system. Starting from this scenario, this work was developed to analyse the possibility of biometrical identification of cattles through the image of their central nasal pattern, center region, located below the nostril and above the upper lip of the animal, and the image of the whole muzzle of the bovine. In view of, as fingerprint in human beings, bovines show oneness at the biometrical characteristics at these regions. Our research investigated various algorithms of digital imaging processing, characteristics extraction and classification, as well as the possibility of moving the developed software to a embedded system over NVidia Jetson TX1 board, looking for setting a precedent to developing a real time bovines identification system. Hit percentages of 100% were obtained using a i7 computer, using characteristics extraction algorithms PCA, SIFT, SURF and a Convolutional Neural Network, and the classification algorithms kNN and SVM, when they were applied to a image set provided by the University of Sao Paulo. The ˜ same tests, when applied at the image set provided by the Agronomic Institute of Parana had a ´ hit percentage of 100% only in the case when the Convolutional Neural Network was used as an extractor of characteristics. With the NVidia board, USP’s image set had a hit percentage of 99.51%, while IAPAR image set had a hit percentage of 93.65%.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/11609
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