Bài viết Ứng dụng phát hiện bệnh của lợn qua ảnh chụp bằng phương pháp trích chọn đặc trưng và phân loại tự động trình bày chăn nuôi lợn là ngành có vị trí hàng đầu trong lĩnh vực chăn nuôi. Tuy nhiên, ngành này vẫn luôn đối mặt với không ít khó khăn, thiệt hại do dịch bệnh gây ra. Vì thế việc phát hiện để có các biện pháp điều trị và phòng tránh dịch bệnh kịp thời là điều vô cùng cần thiết,. . | Tạp chí KH Nông nghiệp Việt Nam 2016, tập 14, số 5: 799-805 Vietnam J. Agri. Sci. 2016, Vol. 14, No. 5: 799-805 ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN BỆNH CỦA LỢN QUA ÂNH CHỤP BẰNG PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG VÀ PHÂN LOẠI TỰ ĐỘNG Đỗ Thị Nhâm*, Lê Thị Nhung Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam Email*: dtnham@ Ngày gửi bài: Ngày chấp nhận: TÓM TẮT Ở Việt Nam, chăn nuôi lợn là ngành có vị trí hàng đầu trong lĩnh vực chăn nuôi. Tuy nhiên, ngành này vẫn luôn đối mặt với không ít khó khăn, thiệt hại do dịch bệnh gây ra. Vì thế việc phát hiện để có các biện pháp điều trị và phòng tránh dịch bệnh kịp thời là điều vô cùng cần thiết. Bài báo này đề xuất một mô hình giúp phát hiện bệnh của lợn qua ảnh chụp bằng sử dụng phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh kết hợp với phương pháp phân loại tự động. Trong mô hình này chúng tôi cũng sử dụng một vài phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh khác nhau nhằm đánh giá hiệu quả phân loại của mỗi phương pháp dựa trên tập dữ liệu thử nghiệm. Kết quả thử nghiệm của phương pháp trích chọn đặc trưng mà chúng tôi sử dụng cho phép phân loại với độ chính xác đến hơn 84%, điều đó cho thấy khả năng thành công cao khi áp dụng mô hình này trong thực tế. Từ khoá: Phát hiện bệnh của lợn, phân loại tự động, trích chọn đặc trưng. Diagnosis of Swine Diseases by Image Feature Extraction Methods and Automatic Classification ABSTRACT In Viet Nam, the swine industry is ranked as leading position in animal husbandry. Due to disease problems, the swine industry often faces with a lot of difficulties and suffers great loss every year. Hence, the diagnosis of the diseases for treatment and prevention in time is extremely necessary. This paper proposes a model for diagnosis of swine diseases using image feature extraction methods and automatic classification. In this model, we also used some image feature extraction methods to evaluate the classification effectiveness of each method on test dataset. The .
