Identificação de bovinos através de reconhecimento de padrões do espelho nasal utilizando redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Gimenez, Carolina Melleiro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Animal precision; Biometria animal; Biometrics animal; Digital image processing; Processamento digital de imagens; Rastreabilidade; Traceability; Zootecnia de precisão
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74131/tde-24052011-085146/

As Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos matemáticos associados à inteligência computacional capaz de aprender e generalizar informações, podendo assim ser utilizada como um classificador de imagens. O presente trabalho objetiva analisar o espelho nasal bovino com o intuito de comprovar que é uma característica única e permanente do animal podendo assim, ser sua identificação única. O experimento foi dividido em duas etapas. Para compor o banco de dados da primeira etapa foram utilizados 51 bovinos da raça Nelore com idade média de 11 meses, dos quais foram coletadas para a formação do banco de dados dezesseis imagens de cada animal, totalizando uma base de 816 imagens. Na segunda etapa do experimento foram utilizados 16 bovinos do banco de dados inicial, escolhidos de forma aleatória, com idade média de 23 meses. Destes foram coletadas 11 imagens para verificar se os padrões do espelho nasal, com o passar dos meses, mantêm seu padrão tornando possível, assim, a identificação do animal. Os algoritmos de processamento digital de imagens foram implementados utilizando o software MATLAB®. Após o processamento das imagens, as características vetorizadas foram utilizadas para treinamento e teste de uma rede neural artificial utilizando o algoritmo MLP, implementado usando o compilador C DGW, que serviu como classificador das mesmas. Também foi utilizado o algoritmo do K vizinhos mais próximos (K-nn), para realizar os testes de classificação, usando um método estatistico. A validação do classificador foi realizada mediante análise estatística dos seus erros e acertos. O erro médio quadrático utilizado neste estudo foi menor que 1%. Os resultados apresentados pelo classificador K-nn foram maiores que o da Rede Neural Artificial, porém ambos não alcançaram acertos acima de 90%, o que é considerado adequado a um classificador. Pode-se concluir que o método utilizado para extração de características não apresentou uma boa representatividade, porém ainda assim foi possível observar a tendência classificatória dos animais através das características do espelho nasal, assim como a tendência da permanência dos padrões com o envelhecimento do animal.