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  1. Artikel: Short Communication: The effect of age on young sheep biometric identification

    Hitelman, A. / Edan, Y. / Godo, A. / Berenstein, R. / Lepar, J. / Halachmi, I.

    Animal. 2022 Feb., v. 16, no. 2

    2022  

    Abstract: Biometric identification provides an important tool for precision livestock farming. This study investigates the effect of weight gain and sheep maturation on recognition performance. Sheep facial identification was implemented using two convolutional ... ...

    Abstract Biometric identification provides an important tool for precision livestock farming. This study investigates the effect of weight gain and sheep maturation on recognition performance. Sheep facial identification was implemented using two convolutional neural network (CNN) called Faster R-CNN, and ResNet50V2, equipped with the state-of-art Additive Angular Margin (ArcFace) loss function. The identification model was tested on 47 young sheep at different stages, during a 3-month growth period, when they were between 2 and 5 months old, throughout which the sheep gained approximately 30 kilograms in weight. Results revealed that when the model was trained and tested on images of sheep aged 2 months, the average accuracy of the group was 95.4%, compared with 91.3% when trained on images of sheep aged 2 months but tested on images of sheep aged 5 months.
    Schlagwörter biometry ; neural networks ; sheep ; weight gain
    Sprache Englisch
    Erscheinungsverlauf 2022-02
    Erscheinungsort Elsevier B.V.
    Dokumenttyp Artikel
    ZDB-ID 2257920-5
    ISSN 1751-732X ; 1751-7311
    ISSN (online) 1751-732X
    ISSN 1751-7311
    DOI 10.1016/j.animal.2021.100452
    Datenquelle NAL Katalog (AGRICOLA)

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  2. Artikel ; Online: Short Communication: The effect of age on young sheep biometric identification.

    Hitelman, A / Edan, Y / Godo, A / Berenstein, R / Lepar, J / Halachmi, I

    Animal : an international journal of animal bioscience

    2022  Band 16, Heft 2, Seite(n) 100452

    Abstract: Biometric identification provides an important tool for precision livestock farming. This study investigates the effect of weight gain and sheep maturation on recognition performance. Sheep facial identification was implemented using two convolutional ... ...

    Abstract Biometric identification provides an important tool for precision livestock farming. This study investigates the effect of weight gain and sheep maturation on recognition performance. Sheep facial identification was implemented using two convolutional neural network (CNN) called Faster R-CNN, and ResNet50V2, equipped with the state-of-art Additive Angular Margin (ArcFace) loss function. The identification model was tested on 47 young sheep at different stages, during a 3-month growth period, when they were between 2 and 5 months old, throughout which the sheep gained approximately 30 kilograms in weight. Results revealed that when the model was trained and tested on images of sheep aged 2 months, the average accuracy of the group was 95.4%, compared with 91.3% when trained on images of sheep aged 2 months but tested on images of sheep aged 5 months.
    Mesh-Begriff(e) Aging ; Animals ; Biometric Identification ; Neural Networks, Computer ; Sheep
    Sprache Englisch
    Erscheinungsdatum 2022-01-27
    Erscheinungsland England
    Dokumenttyp Journal Article
    ZDB-ID 2257920-5
    ISSN 1751-732X ; 1751-7311
    ISSN (online) 1751-732X
    ISSN 1751-7311
    DOI 10.1016/j.animal.2021.100452
    Datenquelle MEDical Literature Analysis and Retrieval System OnLINE

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  3. Artikel: Biometric identification of sheep via a machine-vision system

    Hitelman, Almog / Edan, Yael / Godo, Assaf / Berenstein, Ron / Lepar, Joseph / Halachmi, Ilan

    Computers and electronics in agriculture. 2022 Mar., v. 194

    2022  

    Abstract: This paper describes a sheep biometric identification system based on facial images. A machine vision system and deep learning model were developed and applied for animal identification. The system included two 8-MegaPixels cameras installed in a ... ...

    Abstract This paper describes a sheep biometric identification system based on facial images. A machine vision system and deep learning model were developed and applied for animal identification. The system included two 8-MegaPixels cameras installed in a controlled water trough adapted to work with NVIDIA Jetson Nano-embedded system-on-module (SoM). Data from 81 Assaf breed sheep, aged two to three months, from two different groups of sheep, were collected over a period of two weeks. The biometric identification model included two steps: face detection and classification. In order to locate and localize the sheep's face in an image, the Faster R-CNN deep learning object detection algorithm was applied. The detected face was provided as input to seven different classification models. Different transfer learning methods were examined. The best performance was obtained using a ResNet50V2 model with the state-of-art ArcFace loss function. The identification system resulted in average accuracies of 95% for the two groups tested. When applying transfer learning methods, average identification accuracies improved to 97% in both groups, and the training process was accomplished in half the time. The newly developed system proves the feasibility of individual biometric identification of sheep on commercial farms.
    Schlagwörter agriculture ; algorithms ; animal identification ; biometry ; computer vision ; electronics ; face ; models ; sheep ; water troughs
    Sprache Englisch
    Erscheinungsverlauf 2022-03
    Erscheinungsort Elsevier B.V.
    Dokumenttyp Artikel
    ZDB-ID 395514-x
    ISSN 0168-1699
    ISSN 0168-1699
    DOI 10.1016/j.compag.2022.106713
    Datenquelle NAL Katalog (AGRICOLA)

    Volltext online

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    Z 4541: Hefte anzeigen

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  4. Artikel: Chromosomal diseases in "Drosophila willistoni" Sturtevant.

    da Cunha, A B / França, Z M / Gonçalves, A M / Hitelman, A / Garrido, M

    Revista brasileira de biologia

    1967  Band 27, Heft 2, Seite(n) 113–123

    Mesh-Begriff(e) Chromosome Aberrations ; Drosophila/cytology
    Sprache Englisch
    Erscheinungsdatum 1967-08
    Erscheinungsland Brazil
    Dokumenttyp Journal Article
    ZDB-ID 421594-1
    ISSN 0034-7108
    ISSN 0034-7108
    Datenquelle MEDical Literature Analysis and Retrieval System OnLINE

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    Je nach Verfügbarkeit (siehe Angabe bei Bestand)
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    ab Jg. 2022: Lesesaal (EG)

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