基于小波矩的奶牛识别算法研究的任务书.docx

基于小波矩的奶牛识别算法研究的任务书
任务书
1.任务概述
本项目旨在研究基于小波矩的奶牛识别算法，利用奶牛特征的小波矩方法来提取奶牛的纹理特征，通过建立奶牛的特征数据库，对奶牛进行识别和区分。本项目需要完成从数据采集到算法实现的全部流程。
2.项目任务和要求
2.1数据采集
通过采集奶牛的图像数据，构建奶牛图像库。采集要求：
（1）采集数量：至少100张奶牛图片。
（2）图片清晰度：确保图像清晰，图像中奶牛占整张图像大部分面积。
（3）拍摄环境：光线充足，背景简单。
2.2特征提取
利用小波矩方法对奶牛图像进行特征提取，将提取出的特征作为奶牛的识别特征。
（1）小波分解：对采集的图像进行小波分解，获取图像的多个分辨率。
（2）矩计算：对小波分解得到的图像进行矩计算，并选出最具区分度的特征。
2.3特征匹配
建立奶牛特征数据库，将提取出的特征作为数据库的索引，实现对奶牛的识别和区分。
（1）特征预处理：对提取出的特征进行归一化处理和降维处理。
（2）特征匹配：根据特征相似度，将待识别的奶牛图像与数据库中的奶牛图像进行比对，确定其身份。
2.4系统实现
将上述数据采集、特征提取和特征匹配的过程实现为一个完整的算法系统，并进行测试和验证。其中需要实现：
（1）图像读取和预处理。
（2）小波变换和小波矩计算。
（3）特征归一化和降维处理。
（4）特征匹配和身份识别。
（5）界面交互和数据展示。
3.项目计划和进度安排
本项目的总工期为12周，具体的任务和进度安排如下：
|任务|时间节点|
|---|---|
|数据采集和预处理|第1-2周|
|小波分解和小波矩计算|第3-4周|
|特征归一化和降维处理|第5-6周|
|特征匹配和身份识别|第7-8周|
|界面设计和数据展示|第9-10周|
|系统测试和性能优化|第11-12周|
4.项目成果和技术指标
本项目需要提交完整的程序代码和说明文档，包括算法的流程图、代码注释、用户交互界面等。同时，需要对系统进行测试和验证，完成识别正确率和识别速度的指标评估。
识别正确率：大于90%。
识别速度：大于10秒/张。