УЛУЧШЕННАЯ МОДЕЛЬ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЗОБРАЖЕНИЙ МОРДЫ (Вестник КазНУ. Серия математика, механика, информатика, 2025)
Использование традиционных методов идентификации крупного рогатого скота, таких как ушные бирки, клеймение и татуировки, требует постоянного участия человека, а также значительных затрат времени и усилий. Несмотря на широкое применение радиочастотных методов идентификации (RFID) в наши дни, они также имеют определенные недостатки. RFID устройства, используемые для этого, должны постоянно устанавливаться, что может вызывать беспокойство у животных, и во время их передвижения устройства могут быть повреждены или потеряны, что приводит к дальнейшим проблемам. Использование биометрических характеристик для идентификации крупного рогатого скота устраняет эти недостатки. В этом методе животных идентифицируют по их уникальным биометрическим характеристикам, таким как рисунки радужки, текстуры кожи, отпечатки носа и черты лица. Данная статья посвящена идентификации крупного рогатого скота на основе отпечатков носа. В этом исследовании было использовано в общей сложности 4923 изображения 268 голов круп- ного рогатого скота. Архитектуры восьми различных моделей были улучшены и выбранных для процесса обучения и обучение было проведено. По результатам исследования модели DenseNet-121, WideResNet-50 и Inception V3 достигли наивысшей точности, составив 99,2%, 99,1% и 99,1% соответственно. Эти результаты демонстрируют эффективность предложенной архитектуры.
Keywords: изображения морд крупного рогатого скота; распознавание образов; извлечение признаков; биометрические признаки; идентификация крупного рогатого скота; модели глубокого обучения; архитектура модели