奶牛个体识别技术发展概述：从LBP到特征融合

2012年，Xia等人提出了一种奶牛个体识别方法，该方法结合了局部二值模式（LBP）算法和稀疏表示分类器（SRC）。该方法首先使用LBP算法提取奶牛脸部图像的纹理特征，然后使用两种不同的特征降维方式对提取的特征进行降维操作，最后将降维后的特征输入到SRC分类器中进行奶牛个体身份识别。实验结果表明，该方法的识别准确率达到90%以上，而使用PCA降维方式的识别结果要优于使用ICA降维方式的识别结果。

2013年，Awad等人提出了一种基于视觉特征袋（BOVW）模型的奶牛个体识别方法。该方法使用两种不同的特征提取方法作为BOVW的特征提取器提取奶牛鼻纹图像的纹理特征，并根据提取的特征进行奶牛个体身份识别。实验结果表明，使用SURF算法作为特征提取器的BOVW模型能够实现更好的识别效果，识别准确率达到93%。

2014年，Cai等人提出了一种基于改进局部二值模式算法的奶牛个体识别方法。该方法对LBP算法进行改进，然后使用改进后的算法提取奶牛脸部图像的纹理特征，并根据特征描述符设计了一个面部描述模型用于奶牛个体身份识别。实验结果表明，该方法能够更准确、更高效地实现奶牛个体识别，识别准确率达到95.3%。

2016年，陈娟娟等人提出了一种基于空间金字塔匹配（SPM）算法和特征袋（BOF）模型相结合的奶牛个体识别方法。该方法将SPM与BOF相结合，然后使用改进的HOG算法作为结合模型的特征提取器提取奶牛脸部图像的纹理特征，最后使用SVM分类器对提取的特征进行分类实现奶牛个体身份识别。实验结果表明，该方法的识别准确率达到95.3%，并且运算速度明显优于传统的HOG算法和SIFT算法。

2017年，张满囤等人提出了一种基于小波变换（WT）和改进KPCA相结合的奶牛个体识别方法。该方法首先使用WT算法对奶牛体侧图像进行处理，然后利用改进的KPCA算法对WT算法处理后的奶牛体侧图像进行特征提取，最后将提取的特征输入到分类器进行奶牛个体身份识别。实验结果表明，该方法识别准确率达到96.31%，并且将识别所需时间缩短到其的1/10。

2020年，丛思安等人提出了一种基于鼻纹图像纹理特征融合的奶牛个体识别方法。该方法对WLD算法进行改进，然后使用圆形局部二值模式算法和改进的WLD算法分别提取奶牛鼻纹图像的纹理特征，最后将这两个方法提取的纹理特征进行融合并将融合后的特征输入到分类器中进行奶牛个体身份识别。实验结果表明，基于特征融合的奶牛个体识别方法的识别准确率达到98.40%，比基于单一特征的方法更好。