核—主成分分析与曲线积分法在奶牛体况评分中的应用
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 符号说明 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-23页 |
| 1.1 现代化奶牛养殖业的发展历程 | 第16-19页 |
| 1.1.1 奶牛养殖业在中国的发展 | 第16-17页 |
| 1.1.2 国际奶牛养殖业的发展 | 第17-18页 |
| 1.1.3 奶牛养殖业的发展趋势 | 第18-19页 |
| 1.2 模式识别 | 第19-21页 |
| 1.2.1 模式识别简介及分类 | 第19-20页 |
| 1.2.2 模式识别的应用 | 第20-21页 |
| 1.3 课题研究的背景 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的内容结构 | 第22-23页 |
| 第二章 奶牛的体型评分和体况评分 | 第23-38页 |
| 2.1 奶牛个体的评价标准 | 第23-24页 |
| 2.2 奶牛的体型线性评定 | 第24-34页 |
| 2.2.1 当前主要的奶牛体型线性评定方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 50分制奶牛体型线性评定方法 | 第25-29页 |
| 2.2.3 九分制奶牛体型线性评定方法 | 第29-34页 |
| 2.3 奶牛的体况评分 | 第34-37页 |
| 2.3.1 奶牛体况评分的意义 | 第34-35页 |
| 2.3.2 奶牛体况评分的方法 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 数字图像处理技术原理及应用 | 第38-51页 |
| 3.1 数字图像基本知识 | 第38-39页 |
| 3.2 数字图像处理技术 | 第39-48页 |
| 3.2.1 彩色图像的灰度化 | 第39-40页 |
| 3.2.2 图像的增强 | 第40-41页 |
| 3.2.3 开闭运算 | 第41-43页 |
| 3.2.4 边缘检测算法 | 第43-45页 |
| 3.2.5 图像插值算法 | 第45-47页 |
| 3.2.6 霍夫变换 | 第47-48页 |
| 3.3 图像识别技术及其应用 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 图像识别技术在奶牛体况评分中的应用 | 第51-66页 |
| 4.1 利用臀部曲线进行奶牛体况自动评分 | 第51-57页 |
| 4.1.1 奶牛图像的采集以及预处理 | 第51-52页 |
| 4.1.2 开闭运算 | 第52页 |
| 4.1.3 边沿检测 | 第52-53页 |
| 4.1.4 提取奶牛臀部轮廓曲线 | 第53-54页 |
| 4.1.5 函数转化并求取拐点 | 第54-55页 |
| 4.1.6 特征曲线归一化 | 第55页 |
| 4.1.7 匹配评分 | 第55-56页 |
| 4.1.8 实验结果分析 | 第56-57页 |
| 4.2 核主成分分析在奶牛体况自动评分中的应用 | 第57-64页 |
| 4.2.1 奶牛尾根部提取 | 第57-58页 |
| 4.2.2 去除黑白花 | 第58-59页 |
| 4.2.3 核-主成分分析 | 第59-61页 |
| 4.2.4 参数选择 | 第61-63页 |
| 4.2.5 实验结果分析 | 第63-64页 |
| 4.3 两种方法对比分析 | 第64-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74-75页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第75页 |
