TW201539357A - 家畜識別系統和方法 - Google Patents

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John J Mcglone
Brian Nutter
Sunanda Mitra
Ranadip Pal
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Animal Biotech Llc
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Abstract

本發明提供一種家畜識別系統及方法，用以自家畜群體中辨識家畜個體，該系統及方法利用個別家畜之圖像，以根據家畜圖像上之特徵標記進行判定及辨識，該等特徵標記可用以辨別家畜之各種狀態，例如體重、健康狀況與其他參數。該系統係將該等參數登錄於一暫存資料庫中，用以判定家畜之活動記錄，其包含但不限於食物或飲水之攝取量。該記錄搭配家畜狀態參數，可用以判定家畜之健康狀況，並評估該家畜是否已適合出售。

Description

家畜識別系統和方法
本發明係與家畜識別系統和方法有關，更詳而言之，係特指一種可提供家畜個體識別、體重、健康狀況與可出售潛力值之家畜識別系統和方法。
本發明領域之先前技術係關於動物豢養與家畜之高效率飼養方法，例如豬、牛、雞與羊駝，透過飼養此類家畜可提供食物、獸皮、骨頭、鬃毛與相關產品。將豬隻自斷奶飼養至可供應市場之過程中，勞力成本僅占約豬隻售價的3.2%，此表示產品價格中的勞力成本相當低廉，造成豬隻飼養員對於個別豬隻或其他牲畜幾乎不會特別給予關照。故，若豬隻個體有特定健康需求或染病時，可能在飼養員察覺之前就先行傳染給其他動物或是死亡。抑或，在農場管理人員查知豬群中特定豬隻已達到可供給市場之重量並將其挑出送至市場前，可能存在一段空窗期。
利用本發明之系統，可藉由臉部辨識演算法估算各豬隻個體，並可於每周對各豬隻拍照及測量重量。培養組件中的每張臉部圖像代表臉部分佈主要素的線性結合。該等主要素係稱為特徵向量，該等特徵向量可利用所有臉部圖像組的共變數矩陣之數據計算，以描繪出臉部差異。臉部辨識演算法將圖像中的像素進行運算，以針對一動物個體產生一獨有之加權向量（具有些許變數）。
本發明可便於農場管理者辨識動物、評估其健康狀況並決定是否已適於出售。
已知先前技藝之問題在於：
大規模商業農場飼養數以千計的動物時，員工與管理者難以評估個別動物的健康需求，且評估作業效率低落。
農場員工目前係透過觀察並整合數種不同因素，以評估動物之健康狀況，該等因素包含外表、與其他動物之互動、行動力、聲音與社交行為等。據認為動物有時會假裝表現得健康，因為天性本能驅使動物避免顯露病況或虛弱外表，原因在於掠食者通常會攻擊這種目標。
在動物數量眾多時，一般員工針對不同動物個體只能花費數秒鐘不等的觀察時間，如此短暫的時間造成員工無法得知動物個體當下的相關資訊，亦無法及時辨識出不健康的動物，以有效治療與剔除。
健康且適於販售的動物，在成長至足夠體重時，管理者通常無法立即辨別。管理者需要利用及時的動物群資訊，向市場回報健康且成長至足以販售的動物。
現存方式難以且不足以針對動物個體是否須提供精確並有效的就醫或市場管理決策，無法立即辨識不健康的動物，並可能於獸圈其他健康動物群中病故之前，先行感染獸圈中其他動物，病故的動物更可能造成進一步的感染風險。
本發明之主要目的為排除先前技藝之問題，包括但不限於：
提供一種家畜識別系統和方法，可精確識別各動物個體。
提供一種家畜識別系統和方法，可收集家畜群體中各動物個體之資料，其中包括但不限於動物個體識別、水分攝取量、體重以及體表及體內核心溫度，並藉此等資訊衍伸出動物健康狀態與是否符合供給市場之狀態。
提供一種家畜識別系統和方法，可利用臉部參數包括臉部尺寸評估體重。
提供一種家畜識別系統和方法，可利用體重、水分攝取量與體溫資料評估動物健康狀態。
提供一種家畜識別系統和方法，可利用體重與健康狀態判斷資料評估動物是否適於供給市場。
上述發明目的並非用以限制本發明教示內容，經由本發明下述揭露內容可達成上述部分獲全部之目的，而本發明領域精通技藝之人士可選擇本發明所揭露之內容以達成上述目的之組合。
本發明揭露一種可快速並精準辨識家畜的系統和方法，可用對動物進行個別辨識，並測定其健康狀態與是否符合可供給市場之標準。藉由本發明所提供系統及方法之實施例，可利用臉部辨識演算法辨識各別之動物個體，並每周紀錄各別動物之圖像與體重。培養組件中的每張臉部圖像代表臉部分佈主要素的線性結合。該等主要素係稱為特徵向量，可利用所有臉部圖像組的共變數矩陣之數據計算來測定動物群體中各別動物之臉部變數。臉部辨識演算法將圖像中的像素進行運算，以針對一動物個體產生一獨有之臉部特徵加權向量（具有些許數據變數）。
於辨識功能方面，個別動物之臉部圖像加權向量經計算後，並檢驗該動物個體是否符合市場上可接受之標準，倘若該圖像經檢驗可匹配無誤，則稱之為「匹配成功」。
於體重評估方面，於一實施例中，動物體重與個別動物雙眼之間像素的平均距離相關，舉例而言，豬隻的臉部成長可以體重成正比，故，兩眼間的距離可與體重直接相關。在出生至達到100公斤的體重範圍中，其指數曲線分別為「y=像素」以及「x=公斤」，例如：等式y=71.97*x1/3可表示體重與特定圖像幾何中兩眼間像素的相互關係。在5至42公斤的較狹隘範圍中係利用一線性模組，例如等式y=2.915*x+129.5可表示於相同圖像幾何中，體重與兩眼間像素距離的相互關係。不同的圖像幾何可造成不同的回歸曲線。
於此利用一特定數值範例非用以限定本發明範圍，僅用於描述目的，參照圖18A中之四張培養中臉部範例。
圖18B中之三張臉部特徵係經由臉部辨識演算法進行計算（臉部辨識圖數量通常小於培養套組中之臉部圖數量）。
計算圖像輸入資料之加權向量後，所輸入之圖像可重新組合搭配，如圖18C所示。
參照圖18C，個體一之加權向量為。
個體二之加權向量為。
個體三之加權向量為。
個體四之加權向量為。
個體二之另一圖像係做為檢驗圖像使用，如圖18D所示。
新圖像之加權向量經計算為。為了辨識該新圖像，需將新的加權向量與前述四種加權向量相互比對，以找出誤差值最小者，其中誤差值係定義為。
。
若最小誤差值小於此門檻，則稱為匹配成功，反之即為未匹配成功。
誤差值之計算式為，其中為最小，代表該新圖像應屬於個體二。
圖18E所示經重新組合之圖像係以該培養套件資料為基礎。一般而言，培養套組中每個體的圖像越多，則預報發生的可能性與程度也越高。
雖然本發明是以特定實施例說明，但精於此技藝者能在不脫離本發明精神與範疇下進行各種不同形式的改變。以上所舉實施例僅用以說明本發明而已，非用以限制本發明之範圍。舉凡不違本發明精神所從事的種種修改或變化，俱屬本發明申請專利範圍。
本發明內容可以不同型態實施，圖式及詳細說明內容所述之實施例應視為用以表現本發明原理，非用以限制本發明實施例之範圍。
本發明之數種創新教示內容係用以描述特定實施例，該等創新教示內容係用於解決家畜識別系統之問題。概括而言，本發明說明書中之內容並非限制所主張之發明內容。再者，特定內容可能適用於達成某些技術特徵，但並未同時達成其他技術特徵。
如圖1所示，係為本發明家畜辨識系統0100之一實施例，其包含一圖像擷取裝置0111，其可擷取家畜0101之圖像並將圖像傳輸至一圖像處理電腦0112，該圖像處理電腦0112係設置以將家畜0101之圖像轉換為可利用該圖像處理電腦0112進行一家畜識別流程0114，藉以與一家畜資料庫0113相互比對之格式。當家畜0101經識別完成後，與該家畜0101相關之各狀態參數可經由電腦控制，利用一家畜分析流程0115以判斷該家畜0101之健康狀況與出售可能性。
個別家畜0101之數位圖像會定期由一具以上之圖像擷取裝置0111進行擷取，該等圖像擷取裝置0111係定焦於家畜0101之臉部（或其他具有特徵或可區別之部位）。數位圖像可於家畜0101於牧場內進行正常作息時擷取，舉例而言，當家畜0101自一標準給水器飲水時進行擷取。家畜0101所引用之水量可經由測量並搭配圖像一同記錄，於本系統另一實施例中，一可利用遠端感應家畜0101體溫之手段，例如利用一紅外線感測器0102。
於某些實施例中，家畜0101兩眼間的平均像素距離，可用以評估家畜0101之體重。一非線性曲線擬合演算法（non-linear curve-fitting algorithm）利用該像素距離沿一指數曲線計算數值，以表示介於出生至100公斤範圍間之估算體重值。利用該像素距離之非線性曲線擬合演算法，亦可用於某些實施例中表示介於5至42公斤較小範圍內之估算體重值。
農場管理者可利用系統所收集之體重與其他物理資訊，判斷家畜0101是否需要醫療照護、調整營養或是否符合供應市場之條件。
如圖2所示，係為本發明辨識方法0200流程實施例之流程圖，包含下列步驟： (1) 將家畜置於一圖像擷取裝置鄰近位置0201； (2) 於設定之家畜辨識部位（例如臉部或其他特徵）收集圖像資料0202； (3) 以家畜辨識部位取得之圖像產生一匹配向量0203； (4) 藉由該匹配向量於一家畜資料庫中搜尋，以獲得經取得圖像之家畜識別資料0204； (5) 將家畜狀態參數與經識別之家畜相互連結0205；以及 (6) 以所連結之家畜狀態參數為基礎，分析經識別之家畜健康狀況以及/或可出售潛力值0206； (7) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法0207。
如圖3所示，係為本發明之系統0300另一實施例之架構圖，其包含一圖像擷取電腦0310，以執行自一電腦可讀媒體0311所讀取之指示，藉以控制一圖像擷取裝置0312，該圖像擷取裝置0312係可對一家畜0314進行圖像擷取。此擷取圖像流程可產生家畜0101之圖像資料（AID），並使其透過一電腦溝通網路0320與一家畜網站伺服器（LWS）0330連接，該家畜網站伺服器0330可執行一網站軟體0331以提供使用者0332連接至一圖形使用者介面（GUI）0333。關於家畜0101之家畜圖像資料（AID）經由家畜網站伺服器（LWS）0330儲存於一家畜圖像資料庫（LID）0334中，並用以識別家畜0314與針對家畜0314進行多種分析作業。
如圖4所示，係為上述系統0300實施例之方法0400流程圖。該方法可作為一家畜辨識方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 將家畜臉部圖像紋路（FIP）轉換為臉部資料向量（FDV）0401； (2) 自臉部資料向量計算一共變數矩陣0402； (3) 利用臉部資料向量共變數矩陣之特徵解析值取得臉部特徵資料0403； (4) 將一組臉部圖像之共變數矩陣進行數據計算，以描繪臉部變數之特徵0404； (5) 藉由運算加總臉部圖像紋路（FIP）中之像素定義一臉部特徵值，藉以產生一臉部特徵加權向量（EWV）0405； (6) 將臉部特徵加權向量（EWV）與其他已儲存之臉部特徵加權向量資料庫相互比對，以判定家畜之身分識別0406；以及 (7) 對家畜群體中之不同個體重複上述方法0407。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖5所示，係為本發明另一實施例之系統0500架構圖，該系統0500係配置以執行軟體所指派之機器指令，該機器指示係讀取自一電腦可讀媒體0511。該等機器指示係與一具或多具成像系統（0512, 0513），該等成像系統（0512, 0513）係配置以自家畜群體0514中之個體擷取圖像以及/或影像資訊。該等圖像於某些實施例中可利用時體以及/或3D成像技術加以收集。經成像之家畜0514個體亦可對應於其居所以及/或飼養場所內之特定進食、飲水以及/或其他活動。
圖像擷取電腦系統0510可透過一電腦網路（通常為網際網路）0520連接至一家畜網站伺服器（LWS）0530，該家畜網站伺服器係負責處理家畜圖像資料（AID）。該家畜網站伺服器0530係於讀取自一電腦可讀媒體之軟體控制之下運作，以實施一網站介面0531，使用者0532藉此可利用傳統網路瀏覽器之圖形使用者介面（GUI）0533進行遠端連接。
家畜圖像資料係藉由家畜網站伺服器0530儲存於一家畜圖像資料庫（LID）0534，並由一圖像識別流程（IRP）0535進行處理，該圖像識別流程0535將家畜圖像資料庫0534之資訊與儲存於一家畜臉部特徵資料庫（LED）0536之家畜資訊範本相互比對，該家畜臉部特徵資料庫0536可呈現多種類型之家畜與其已知狀態資訊。當特定家畜0514經由圖像識別流程0535識別完成後，家畜網站伺服器0530即執行一健康與可出售潛力值判斷流程（HHP）0537，已判斷家畜0514之健康狀況，以及是否符合可出售標準，於此可利用先前儲存於一家畜紀錄資料庫（HLD）0538之資訊進行分析。
於此流程中，使用者0532可於任何時間利用一網站瀏覽器圖形使用者介面0533查詢該家畜網站伺服器0530，以利用一報告產生流程0529針對個別家畜0514之健康狀況或可出售潛力值產生報告。由此所產生之報告0529亦可將畜群整體資訊加以整合，以利售於最佳售價或根據目前市場家畜售價計算畜群價值。此方式亦有利於揀選排除畜群中患病之個體，以及/或找出具有感染風險或不適合未來出售之個體。
如圖6所示，係為上述系統0500之方法0600實施例流程圖，該方法可作為一家畜辨識方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 利用一圖像擷取電腦（ICC）擷取一家畜之家畜圖像資料（AID）0601； (2) 透過一電腦溝通網路（CCN）將家畜圖像資料傳輸至一家畜網站伺服器（LWS）0602； (3) 透過該電腦溝通網路接收家畜圖像資料並儲存於一家畜圖像資料庫（LID）0603； (4) 將家畜圖像資料與接收自一家畜臉部特徵資料庫（LED）之臉部特徵範本相互比對0604； (5) 判定臉部特徵值是否相互匹配，若並未匹配，則自步驟（1）重複進行流程0605； (6) 根據家畜圖像資料與家畜臉部特徵資料庫比對之結果，產生一家畜辨識資料（LAI）0606； (7) 判定對應於該家畜辨識資料之家畜體重0607；以及 (8) 判定對應於該家畜辨識資料之家畜健康狀況與可出售潛力值，並透過網站瀏覽器對使用者所使用之一圖型使用者介面（GUI）產生一健康與可出售潛力值之報告0608。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖7所示，係為本發明系統之一相關方法0700實施例流程圖，該方法可作為一體重計算方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 將家畜圖像資料（AID）之家畜臉部圖像紋路（FIP）解構為像素0701； (2) 判定家畜兩眼之間的像素數量0702； (3) 判定其他臉部特徵之間的像素數量0703； (4) 利用指數曲線擬和模組y = 71.97*X1/3 計算介於1至100公斤範圍之間的體重值0704； (5) 利用線性曲線擬和模組y = 2.915*X + 129.5計算介於5至42公斤較小範圍之間的體重值0705； (6) 計算臉部特徵加權向量（EWV）以判定家畜身分識別0706；以及 (7) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法0707。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖8所示，係為本發明系統之一相關方法0800實施例流程圖，該方法可作為家畜健康及可出售潛力值之判斷方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 利用一圖像擷取電腦（ICC）擷取家畜圖像資料（AID）0801； (2) 將家畜圖像資料與取得自家畜臉部特徵資料庫之臉部特徵加權向量（EWV）進行比對0802； (3) 判定臉部特徵加權向量是否相互匹配0803； (4) 若臉部特徵加權向量匹配成功，產生一家畜辨識資料（LAI），若臉部特徵加權向量並未匹配成功，則返回擷取家畜圖像資料之步驟0804； (5) 以家畜辨識資料為基準判定其健康狀況與可出售潛力值0805； (6) 透過一圖形使用者介面（GUI）針對家畜健康狀況與可出售潛力值產生報告，並透過一網站瀏覽器提供予使用者0806；以及 (7) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法0807。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖9所示，係為本發明系統之一相關方法0900實施例流程圖，該方法可作為一家畜圖像資料（AID）擷取方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 將家畜置於例如一溝槽或其他裝置中，並距離一鏡頭或其他成像裝置之一預設位置或具有一預設距離處0901； (2) 利用鏡頭或其他成像裝置擷取至少家畜臉部之一家畜圖像資料（AID）0902； (3) 將家畜圖像資料傳輸至一圖像擷取電腦（ICC）0903； (4) 判定家畜圖像資料是否可讀，若不可讀，則自步驟（1）重新進行0904； (5) 透過一電腦溝通網路（CCN）將家畜圖像資料傳輸至一家畜網站伺服器（LWS）0905；以及 (6) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法0906。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖10所示，係為本發明系統之一相關方法1000實施例流程圖，該方法可作為一家畜圖像資料（AID）傳輸方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 將經擷取之家畜圖像資料（AID）儲存於一圖像擷取電腦（ICC）1001； (2) 經電腦溝通網路（CCN）使圖像擷取電腦與家畜網站伺服器（LWS）相互連接1002； (3) 使圖像擷取電腦可登入至家畜網站伺服器1003； (4) 自圖像擷取電腦接收家畜圖像資料並使其內容生效1004； (5) 於當地家畜網站伺服器將家畜圖像資料儲存於家畜圖像資料庫（LID）中1005； (6) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法1006。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖11所示，係為本發明系統之一相關方法1100實施例流程圖，該方法可作為一家畜圖像資料（AID）轉譯方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 自家畜圖像資料庫（LID）接收家畜圖像資料（AID）1101； (2) 將家畜圖像資料轉變為臉部特徵加權向量（EWV）1102； (3) 將臉部特徵加權向量儲存於家畜臉部特徵資料庫（LED）1103； (4) 判定先前是否已曾儲存過相同之臉部特徵加權向量1104； (5) 產生獨特之家畜辨識資料（LID）用以輸入臉部特徵加權向量並儲存於與該家畜圖像資料相對應之家畜臉部特徵資料庫1105；以及 (6) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法1106。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖12所示，係為本發明系統之一相關方法1200實施例流程圖，該方法可將一家畜圖像資料（AID）轉變為特徵加權向量（EWV）以作為識別方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 自家畜圖像資料庫（LID）接收家畜圖像資料（AID）1201； (2) 將家畜圖像資料轉為特徵加權向量（EWV）1202； (3) 搜尋家畜臉部特徵資料庫（LED）是否有與特徵加權向量相匹配之結果1203； (4) 判定先前儲存之數值是否有與特徵加權向量相匹配之結果1204； (5) 接收一獨特家畜動物辨識資料（LAI）用以輸入臉部特徵加權向量並儲存於與該家畜圖像資料相對應之家畜臉部特徵資料庫1205；以及 (6) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法1206。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖13所示，係為本發明系統之一相關方法1300實施例流程圖，該方法可作為一家畜辨識資料（LAI）之產生方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 將臉部特徵加權向量（EWV）與家畜圖像資料（AID）相互連結1301； (2) 產生家畜辨識資料（LAI）用以與臉部特徵加權向量相互連結1302； (3) 將家畜辨識資料儲存於家畜網站伺服器（LWS）1303；以及 (4) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法1304。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖14所示，係為本發明系統之一相關方法1400實施例流程圖，該方法可作為一家畜健康與可出售潛力值（HHP）之判斷方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 自家畜臉部特徵資料庫（LED）接收臉部特徵加權向量（EWV）1401； (2) 將臉部特徵加權向量與儲存於臉部特徵資料庫中的健康家畜體重資料相互比對1402； (3) 將臉部特徵加權向量與儲存於臉部特徵資料庫中的可出售值相互比對1403； (4) 產生一健康與可出售潛力建議值並根據家畜辨識資料儲存於家畜臉部特徵資料庫1404；以及 (5) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法1405。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖15所示，係為本發明系統之一相關方法1500實施例流程圖，該方法可作為一家畜健康與可出售潛力值（HHP）之報告方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 將家畜辨識資料（LAI）與家畜網站伺服器（LWS）參考資訊中的健康家畜所具有之健康與可出售潛力值相互比對1501； (2) 將家畜辨識資料（LAI）與家畜網站伺服器（LWS）參考資訊中的市場出售家畜所具有之健康與可出售潛力值相互比對1502； (3) 根據各家畜辨識資料中的健康狀況產生報告1503； (4) 根據各家畜辨識資料中的可出售潛力值產生報告1504； (5) 透過網站之圖形使用者介面將家畜健康與可出售潛力值報告呈現予使用者1505；以及 (6) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法1506。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖16所示，係為本發明系統之一相關方法1600實施例流程圖，該方法非用以限制本發明實施例，並可作為一特徵加權向量（EWV）之計算方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 取得家畜臉部圖像I1 、 I2 至IM ，並將該等圖像重新縮放至尺寸為N*N 1601； (2) 將各臉部圖像以一向量Γi表示1602； (3) 利用演算法計算平均臉部向量Ѱi 1603； (4) 利用演算法自個別臉部圖像向Γi量減去平均臉部向量Ѱi，以計算臉部特徵Φi1604； (5) 利用演算法計算共變數矩陣C1605； (6) 算(M*M 矩陣)之特徵向量()，其值遠小於()之值，及具有相同之特徵值，且理想之特徵值係以表示並等於；控制邏輯可維持最佳之M’特徵向量（對應於M’特徵向量最大值）1606； (7) 利用演算法自特徵值計算個別加權向量wk以及各家畜圖像特徵值；其中該組加權值形成一加權向量，其於表現新臉部圖像時可表示特臉部特徵元素之分佈，且可對於培養臉部圖像()進行相同作業，以取得對應之特徵加權向量1607；以及 (8) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法1608。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
如圖17所示，係為本發明系統之一相關方法1700實施例流程圖，該方法非用以限制本發明實施例，並可作為一特徵加權資料之比對方法，其包含下列步驟中至少數項： (1) 利用演算法將一未知特徵加權向量()與平均特徵加權向量比對以取得一誤差值，若e i 夠低，則可於所有可能匹配成功之目標中找到最相近之匹配目標1701； (2) 將家畜辨識資料（LAI）與家畜網站伺服器（LWS）中之市場家畜健康與可出售潛力值相互比對1702； (3) 根據各家畜辨識資料中的健康狀況產生報告1703； (4) 根據各家畜辨識資料中的可出售潛力值產生報告1704； (5) 透過網站之圖形使用者介面將家畜健康與可出售潛力值報告呈現予使用者1705；以及 (6) 對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法1706。
此方法實施例可依照不同要素之數量進行修改，例如重新排列以及/或加入/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
上述內容係展現基於本發明系統基礎架構之諸多實施例，本發明實施例可作為一種家畜識別系統，其中包括： (a)      圖像擷取電腦（ICC）； (b)     圖像處理電腦（IPC）； (c)      家畜網站伺服器（LWS）； (d)     家畜圖像資料庫（LID）； (e)      家畜臉部特徵資料庫（LED）； (f)       家畜紀錄資料庫（LHD）；以及 (g)      電腦溝通網路（CCN）； 其中：
圖像擷取電腦（ICC）係配置以擷取一家畜之家畜圖像資料（AID）；
圖像處理電腦（IPC）係電性連接於圖像擷取電腦，並配置以自圖像擷取電腦接收家畜圖像資料；
圖像處理電腦（IPC）係配置以依照自一電腦可讀媒體所讀得之機械指示進行運作；
圖像擷取電腦（ICC）係配置以將家畜圖像資料經由電腦溝通網路傳輸至家畜網站伺服器；
家畜網站伺服器（LWS）係配置以接收家畜圖像資料並將其儲存於家畜圖像資料庫；
家畜網站伺服器（LWS）係配置以將家畜圖像資料轉為一臉部特徵匹配向量（EMV），並將臉部特徵匹配向量與取自家畜臉部特徵資料庫之一臉部特徵加權向量（EWV）進行比對，以判定該家畜是否與家畜臉部特徵資料庫之資料相互匹配，若匹配成功則產生一家畜辨識資料（LAI）；
家畜網站伺服器（LWS）係配置以自家畜紀錄資料庫取得與家畜辨識資料相關之資訊，並判定與該家畜辨識資料相對應家畜之健康與可出售潛力值；以及
家畜網站伺服器（LWS）係配置於使用者透過一電腦溝通網路連接家畜網站伺服器時，藉由網站瀏覽器圖形使用者介面（GUI）對於家畜健康狀況或可出售潛力值產生報告。
上述本系統實施例可利用不同元素產生眾多不違背本發明精神之實施例。
上述內容並展現基於本發明方法實施方式之諸多實施例，本方法實施例可作為一種家畜識別方法，其中包括下列步驟： (1) 利用一圖像擷取電腦（ICC）捕多一家畜之家畜圖像資料（AID）； (2) 透過一電腦溝通網路（CCN）將家畜圖像資料傳輸至一家畜網站伺服器（LWS）； (3) 透過家畜網站伺服器接收家畜圖像資料，並將家畜圖像資料儲存於一家畜圖像資料庫（LID）； (4) 將家畜圖像資料與取得自一臉部特徵資料庫（LED）之臉部特徵加權向量（EWV）相互比對； (5) 判定家畜圖像資料是否與臉部特徵加權向量相互匹配，若匹配失敗則自步驟（1）重新開始； (6) 根據家畜圖像資料與臉部特徵向量比對之結果，產生一家畜辨識資料（LAI）； (7) 將對應於家畜辨識資料之家畜狀態參數儲存於一家畜紀錄資料庫（LHD）； (8) 判定對應於家畜辨識資料之家畜健康狀況或可出售潛力值；以及 (9) 利用網站瀏覽器對使用者透過一圖形使用者介面（GUI）產生家畜健康狀況與可出售潛力值之報告。
此方法實施例可依照不同要素數量進行調整，可重新排列以及/或增加/刪減步驟。將此實施例與其他實施例相互整合，並與不同系統實施例連結之變化手段，俱屬本發明所主張之範圍。
本發明係基於基本架構下考量廣泛之變化實施方式，前述實施並非囊括所有可能用途範圍，僅用以說明本發明主張範圍下之數種可能實施方式。
本發明之基本系統與方法可衍伸多種附屬實施例，包括但不限於：
實施例中之電腦溝通網路包含網際網路在內。
實施例中之家畜係選自由小豬、肉豬、小牛、乳牛、肉牛、羔羊、綿羊、羊駝與雞所構成之群組。
實施例中之家畜紀錄資料庫包含選自由飲水、進食、體重、身體核心溫度與體表溫度之資料所構成之群組。
實施例中家畜網站伺服器係配置以自家畜紀錄資料庫取則對應於家畜辨識資料之相關資訊，並藉由分析家畜圖像資料以判定對應於該家畜辨識資料之家畜體重。
實施例中特徵加權向量係對應於家畜之特徵，該等特徵係選自由臉部、眼睛、耳朵、膚色、身體標記與家畜識別標籤所構成之群組。
實施例中之家畜網站伺服器係配置以根據家畜紀錄資料庫中所取得紀錄資料分析家畜圖像資料，判定家畜之健康狀況。
實施例中之家畜網站伺服器係配置於根據家畜歷史資料庫中所取得之紀錄資料分析家畜圖像資料時，若分析結果指出家畜健康出現問題，則透過電腦溝通網路利用一網站瀏覽器介面對使用者產生家畜健康警告訊息。
實施例中家畜網站伺服器係配置以根據家畜紀錄資料庫所取得之紀錄資料分析家畜圖像資料，以判定該家畜之可出售潛力值。
實施例中家畜網站伺服器係配置以針對家畜圖像資料中該家畜兩眼間之像素距離，利用非線性曲線擬合演算法估量家畜之體重。
本發明領域精通技藝之人士可綜合本發明所教示之內容，衍生出其他可能之實施例。
關於電腦可讀媒體方面，於不同實施例中，本發明可以電腦程式產品之方式實施，以搭配電腦計算系統運作。本領域精通技藝之人士可輕易了解該等程式於本發明中所定義之功能，可利用任何適當之程式語言加以覆寫，並以諸多型態傳送至電腦中，包含但不限於： (a)      將資訊永久儲存於不可重複寫入之儲存媒體（例如僅供讀取之記憶裝置如ROM或CD-ROM碟片）； (b)     將資訊以可修改方式儲存於可重複寫入之儲存媒體（例如轉碟片、固態硬碟、隨身碟與硬碟）；以及/或 (c)      將資訊透過通訊媒體轉移置電腦，例如透過區域網路、電話網路或公用網路如網際網路。
當攜帶可實施本發明方法之電腦可讀媒體時，該電腦可讀媒體及代表本發明之實施例，如本說明書所述，本發明系統實施例可結合於諸多電腦可讀媒體，包含具有電腦可讀編碼手段之電腦可用媒體。本發明領域精通技藝之人士，可了解此處所述對應於各流程之軟體可實施於各種電腦可讀取並啟動之媒體中。利用軟體之實施例係限於電腦可讀媒體，其中該媒體係為實體且非暫存媒體。
本發明揭露可用於家畜群體中識別家畜個體之系統與方法，本系統/方法利用個別家畜之圖像，並根據家畜圖像之特徵判定個別家畜之身分識別。該等特徵可後續用以標明家畜之狀態，例如體重、健康狀況與其他參數。本系統係配置以將該等參數計入暫時性資料庫中，可用以判定該家畜之活動紀錄，包括但不限於與進食以及/或飲水相關活動。此紀錄與該家畜狀態參數連結，可用以判定家畜之健康狀況，亦可用以判定該家畜是否已符合可供給市場之條件。
0100‧‧‧系統
0101‧‧‧家畜
0102‧‧‧紅外線感測器
0111‧‧‧圖像擷取裝置
0112‧‧‧圖像處理電腦
0113‧‧‧家畜資料庫
0114‧‧‧家畜識別流程
0115‧‧‧家畜分析流程
0200‧‧‧方法
0201‧‧‧將家畜置於一圖像擷取裝置鄰近位置
0202‧‧‧於設定之家畜辨識部位（例如臉部或其他特徵）收集圖像資料
0203‧‧‧以家畜辨識部位取得之圖像產生一匹配向量
0204‧‧‧藉由該匹配向量於一家畜資料庫中搜尋，以獲得經取得圖像之家畜識別資料
0205‧‧‧將家畜狀態參數與經識別之家畜相互連結
0206‧‧‧以所連結之家畜狀態參數為基礎，分析經識別之家畜健康狀況以及/或可出售潛力值
0207‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
0300‧‧‧系統
0310‧‧‧圖像擷取電腦
0311‧‧‧電腦可讀媒體
0312‧‧‧圖像擷取裝置
0314‧‧‧家畜
0320‧‧‧電腦溝通網路
0330‧‧‧家畜網站伺服器
0331‧‧‧網站軟體
0332‧‧‧使用者
0333‧‧‧圖形使用者介面
0334‧‧‧家畜圖像資料庫
0400‧‧‧方法
0401‧‧‧將家畜臉部圖像紋路（FIP）轉換為臉部資料向量（FDV）
0402‧‧‧自臉部資料向量計算一共變數矩陣
0403‧‧‧利用臉部資料向量共變數矩陣之特徵解析值取得臉部特徵資料
0404‧‧‧將一組臉部圖像之共變數矩陣進行數據計算，以描繪臉部變數之特徵
0405‧‧‧藉由運算加總臉部圖像紋路（FIP）中之像素定義一臉部特徵值，藉以產生一臉部特徵加權向量（EWV）
0406‧‧‧將臉部特徵加權向量（EWV）與其他已儲存之臉部特徵加權向量資料庫相互比對，以判定家畜之身分識別
0407‧‧‧對家畜群體中之不同個體重複上述方法
0500‧‧‧系統
0510‧‧‧圖像擷取電腦系統
0511‧‧‧電腦可讀媒體
0512,0513‧‧‧成像系統
0514‧‧‧家畜
0520‧‧‧電腦網路
0529‧‧‧報告產生流程
0530‧‧‧家畜網站伺服器
0531‧‧‧網站介面
0532‧‧‧使用者
0533‧‧‧圖形使用者介面
0534‧‧‧家畜圖像資料庫
0535‧‧‧圖像識別流程
0536‧‧‧家畜臉部特徵資料庫
0537‧‧‧健康與可出售潛力值判斷流程
0538‧‧‧家畜紀錄資料庫
0600‧‧‧方法
0601‧‧‧利用一圖像擷取電腦（ICC）擷取一家畜之家畜圖像資料（AID）
0602‧‧‧透過一電腦溝通網路（CCN）將家畜圖像資料傳輸至一家畜網站伺服器（LWS）
0603‧‧‧透過該電腦溝通網路接收家畜圖像資料並儲存於一家畜圖像資料庫（LID）
0604‧‧‧將家畜圖像資料與接收自一家畜臉部特徵資料庫（LED）之臉部特徵範本相互比對
0605‧‧‧判定臉部特徵值是否相互匹配，若並未匹配，則自步驟（1）重複進行流程
0606‧‧‧根據家畜圖像資料與家畜臉部特徵資料庫比對之結果，產生一家畜辨識資料（LAI）
0607‧‧‧判定對應於該家畜辨識資料之家畜健康狀況與可出售潛力值
0608‧‧‧透過網站瀏覽器對使用者所使用之一圖型使用者介面（GUI）產生一健康與可出售潛力值之報告
700‧‧‧方法
0701‧‧‧將家畜圖像資料（AID）之家畜臉部圖像紋路（FIP）解構為像素
0702‧‧‧判定家畜兩眼之間的像素數量
0703‧‧‧判定其他臉部特徵之間的像素數量
0704‧‧‧利用指數曲線擬和模組y=71.97*X1/3計算介於1至100公斤範圍之間的體重值
0705‧‧‧利用線性曲線擬和模組y=2.915*X+129.5計算介於5至42公斤較小範圍之間的體重值
0706‧‧‧計算臉部特徵加權向量（EWV）以判定家畜身分識別
0707‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
800‧‧‧方法
0801‧‧‧利用一圖像擷取電腦（ICC）擷取家畜圖像資料（AID）
0802‧‧‧將家畜圖像資料與取得自家畜臉部特徵資料庫之臉部特徵加權向量（EWV）進行比對
0803‧‧‧判定臉部特徵加權向量是否相互匹配
0804‧‧‧若臉部特徵加權向量匹配成功，產生一家畜辨識資料（LAI），若臉部特徵加權向量並未匹配成功，則返回擷取家畜圖像資料之步驟
0805‧‧‧以家畜辨識資料為基準判定其健康狀況與可出售潛力值
0806‧‧‧透過一圖形使用者介面（GUI）針對家畜健康狀況與可出售潛力值產生報告，並透過一網站瀏覽器提供予使用者
0807‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
900‧‧‧方法
0901‧‧‧將家畜置於例如一溝槽或其他裝置中，並距離一鏡頭或其他成像裝置之一預設位置或具有一預設距離處
0902‧‧‧利用鏡頭或其他成像裝置擷取至少家畜臉部之一家畜圖像資料（AID）
0903‧‧‧將家畜圖像資料傳輸置一圖像擷取電腦（ICC）
0904‧‧‧判定家畜圖像資料是否可讀，若不可讀，則自步驟（1）重新進行
0905‧‧‧透過一電腦溝通網路（CCN）將家畜圖像資料傳輸置一家畜網站伺服器（LWS）
0906‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
1000‧‧‧方法
1001‧‧‧將經擷取之家畜圖像資料（AID）儲存於一圖像擷取電腦（ICC）
1002‧‧‧經電腦溝通網路（CCN）使圖像擷取電腦與家畜網站伺服器（LWS）相互連接
1003‧‧‧使圖像擷取電腦可登入至家畜網站伺服器
1004‧‧‧自圖像擷取電腦接收家畜圖像資料並使其內容生效
1005‧‧‧於當地家畜網站伺服器將家畜圖像資料儲存於家畜圖像資料庫（LID）中
1006‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
1100‧‧‧方法
1101‧‧‧自家畜圖像資料庫（LID）接收家畜圖像資料（AID）
1102‧‧‧將家畜圖像資料轉變為臉部特徵加權向量（EWV）
1103‧‧‧將臉部特徵加權向量儲存於家畜臉部特徵資料庫（LED）
1104‧‧‧判定先前是否已曾儲存過相同之臉部特徵加權向量
1105‧‧‧產生獨特之家畜辨識資料（LID）用以輸入臉部特徵加權向量並儲存於與該家畜圖像資料相對應之家畜臉部特徵資料庫
1106‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法（原文勘誤）
1200‧‧‧方法
1201‧‧‧自家畜圖像資料庫（LID）接收家畜圖像資料（AID）
1202‧‧‧將家畜圖像資料轉為特徵加權向量（EWV）
1203‧‧‧搜尋家畜臉部特徵資料庫（LED）是否有與特徵加權向量相匹配之結果
1204‧‧‧判定先前儲存之數值是否有與特徵加權向量相匹配之結果
1205‧‧‧接收一獨特家畜動物辨識資料（LAI）用以輸入臉部特徵加權向量並儲存於與該家畜圖像資料相對應之家畜臉部特徵資料庫
1206‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
1300‧‧‧方法
1301‧‧‧將臉部特徵加權向量（EWV）與家畜圖像資料（AID）相互連結
1302‧‧‧產生家畜辨識資料（LAI）用以與臉部特徵加權向量相互連結
1303‧‧‧將家畜辨識資料儲存於家畜網站伺服器（LWS）
1304‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
1400‧‧‧方法
1401‧‧‧自家畜臉部特徵資料庫（LED）接收臉部特徵加權向量（EWV）
1402‧‧‧將臉部特徵加權向量與儲存於臉部特徵資料庫中的健康家畜體重資料相互比對
1403‧‧‧將臉部特徵加權向量與儲存於臉部特徵資料庫中的可出售值相互比對
1404‧‧‧產生一健康與可出售潛力建議值並根據家畜辨識資料儲存於家畜臉部特徵資料庫
1405‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
1500‧‧‧方法
1501‧‧‧將家畜辨識資料（LAI）與家畜網站伺服器（LWS）參考資訊中的健康家畜所具有之健康與可出售潛力值相互比對
1502‧‧‧將家畜辨識資料（LAI）與家畜網站伺服器（LWS）參考資訊中的市場出售家畜所具有之健康與可出售潛力值相互比對
1503‧‧‧根據各家畜辨識資料中的健康狀況產生報告
1504‧‧‧根據各家畜辨識資料中的可出售潛力值產生報告
1505‧‧‧透過網站之圖形使用者介面將家畜健康與可出售潛力值報告呈現予使用者
1506‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
1600‧‧‧方法
1601‧‧‧取得家畜臉部圖像I1、I2至IM，並將該等圖像重新縮放至尺寸為N*N
1602‧‧‧將各臉部圖像以一向量□i表示
1603‧‧‧利用演算法計算平均臉部向量Ѱi
1604‧‧‧利用演算法計算臉部空間特徵□i
1605‧‧‧利用演算法計算共變數矩陣C
1606‧‧‧利用演算法計算特徵向量
1607‧‧‧利用演算法之特徵向量計算特徵加權向量
1608‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
1700‧‧‧方法
1701‧‧‧將家畜辨識資料（LAI）及健康與可出售潛力值（HHP）與家畜網站伺服器（LWS）中之健康家畜資訊相互比對
1702‧‧‧將家畜辨識資料（LAI）及健康與可出售潛力值（HHP）與家畜網站伺服器（LWS）中之市場家畜資訊相互比對
1703‧‧‧根據各家畜辨識資料中的健康狀況產生報告
1704‧‧‧根據各家畜辨識資料中的可出售潛力值產生報告
1705‧‧‧透過網站之圖形使用者介面將家畜健康與可出售潛力值報告呈現予使用者
1706‧‧‧對家畜群體之不同家畜個體重複上述方法
透過下列圖式與詳細說明內容，可更清楚理解本發明所提供之技術優點。 圖1係本發明家畜識別系統的系統配置方塊圖。 圖2係本發明較佳實施例之家畜辨識流程圖。 圖3係本發明較佳實施例之架構圖。 圖4係本發明家畜臉部識別系統利用臉部特徵演算法之流程圖。 圖5係本發明之實施例架構圖，用以評估目標家畜的體重或健康狀況。 圖6係本發明家畜辨識方法之實施例流程圖。 圖7係本發明之家畜體重計算方法之實施例流程圖。 圖8係本發明家畜辨識方法之實施例流程圖。 圖9係本發明家畜成像資料擷取方法之實施例流程圖。 圖10係本發明家畜圖像資料傳輸方法之實施例之流程圖。 圖11係本發明對於目標家畜圖像資料轉譯方法流程圖。 圖12係本發明將動物圖像轉化為臉部特徵加權向量並做為辨識資料之方法流程圖。 圖13係本發明產生家畜辨識資訊之方法流程圖。 圖14係本發明將家畜辨識資料所得之家畜健康狀況與可出售潛力值轉為圖形使用者介面（GUI）之方法流程圖。 圖15係本發明產生家畜辨識資料（LAI）之方法流程圖。 圖16係本發明利用與家畜辨識資料（LAI）對應之家畜臉部特徵資料計算臉部特徵加權向量之方法流程圖。 圖17係本發明產生家畜健康/可出售潛力值報告並轉為圖形使用者介面（GUI）以供使用者於網路瀏覽器上使用之方法流程圖。 圖18A至18E係本發明實施例照片，用以說明臉部特徵加權向量技術。
0300‧‧‧系統
0310‧‧‧圖像擷取電腦
0311‧‧‧電腦可讀媒體
0312‧‧‧圖像擷取裝置
0314‧‧‧家畜
0320‧‧‧電腦溝通網路
0330‧‧‧家畜網站伺服器
0331‧‧‧網站軟體
0332‧‧‧使用者
0333‧‧‧圖形使用者介面
0334‧‧‧家畜圖像資料庫

Claims (30)

  1. 一種家畜識別系統，包含： 一圖像擷取電腦（ICC）； 一圖像處理電腦（IPC）； 一家畜網站伺服器（LWS）； 一家畜圖像資料庫（LID）； 一家畜臉部特徵資料庫（LED）； 一家畜記錄資料庫（LHD）；以及 一電腦溝通網路（CCN）； 其中該圖像擷取電腦係用以對一家畜擷取家畜圖像資料（AID）； 該圖像處理電腦係電性連接於該圖像擷取電腦並用以自該圖像擷取電腦接收該家畜圖像資料； 該圖像處理電腦係於自一電腦可讀媒體所讀之機械指示控制下運作； 該圖像處理電腦係用以透過該電腦溝通網路將該家畜圖像資料傳輸至該家畜網站伺服器； 該家畜網站伺服器係用以接收該家畜圖像資料並將其儲存於該家畜圖像資料庫； 該家畜網站伺服器係用以將該家畜圖像資料轉為一臉部特徵匹配向量（EMV）並將該臉部特徵匹配向量與自該家畜臉部特徵資料庫所接收之一臉部特徵加權向量（EWV）相互比對，以判定該家畜是否與該家畜臉部特徵資料庫匹配成功，若匹配成功則產生一家畜辨識資料（LAI）； 該家畜網站伺服器係用以自該家畜記錄資料庫接收與該家畜辨識資料對應之資訊，並判定該與對應於該家畜辨識資料之家畜健康狀況與可出售潛力值；以及 該家畜網站伺服器係用以於一使用者以一遠端電腦系統透過該電腦溝通網路連接該家畜網站伺服器時，透過一網站瀏覽器之圖形使用者介面（GUI），針對該家畜之健康狀況與可出售潛力值產生報告。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之家畜識別系統，其中該家畜係選自由小豬、肉豬、小牛、乳牛、肉牛、馬、羔羊、綿羊、火雞、鴨與雞所構成之群組。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之家畜識別系統，其中該家畜紀錄資料庫包含選自由飲水、進食、體重、外表、身體核心溫度與體表溫度之資料所構成之群組。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之家畜識別系統，其中該家畜網站伺服器係用以自該家畜紀錄資料庫接收對應於該家畜辨識資料之資訊，並藉由分析該家畜圖像資料，判定對應於該家畜辨識資料之該家畜體重。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之家畜識別系統，其中該臉部特徵匹配向量係對應於該家畜之特徵，該特徵係選自由家畜之臉部、眼睛、耳朵、口鼻部、嘴巴、膚色、身體標記與家畜識別標籤所構成之群組。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之家畜識別系統，其中該家畜網站伺服器係用以藉由分析該家畜圖像資料與接收自該家畜紀錄資料庫之紀錄資料相互比對之結果，以判定該家畜之健康狀況。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之家畜識別系統，其中該家畜網站伺服器係於當家畜圖像資料與接收自該家畜記錄資料庫之紀錄資料比對分析結果顯示該家畜健康狀況不佳時，用以藉由該電腦溝通網路透過一網站瀏覽器介面產生一家畜健康警訊，並向使用者提供該家畜健康警訊。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之家畜識別系統，其中該家畜網站伺服器係於藉由將該家畜圖像資料與接收自家畜記錄伺服器之歷史資料比對分析後，用以判定該家畜之可出售潛力值。
  9. 如申請專利範圍第1項所述之家畜識別系統，其中該家畜網站伺服器係利用一非線性曲線擬合演算法計算家畜圖像資料中該家畜兩眼間之像素距離，以判定該家畜之體重。
  10. 如申請專利範圍第1項所述之家畜識別系統，其中該家畜網站伺服器係藉由運用一線性曲線擬合演算法計算該家畜圖像資料中該家畜兩眼間之像素距離，以估算該家畜之體重。
  11. 一家畜識別方法，其包含下列步驟： (1) 利用一圖像擷取電腦（ICC）擷取一家畜之家畜圖像資料（AID）； (2) 透過一電腦溝通網路（CCN）將該家畜圖像資料傳輸至一家畜網站伺服器（LWS）； (3) 透過該家畜網站伺服器接收該家畜圖像資料並將該家畜圖像資料儲存於一家畜圖像資料庫（LID）； (4) 將該家畜圖像資料與接收自一家畜臉部特徵資料庫（LED）之一臉部加權向量（EWV）相互比對； (5) 判定該家畜圖像資料是否與該臉部加權向量相互匹配，若並未匹配，則自步驟（1）重複進行流程步驟； (6) 根據該家畜圖像資料與該家畜臉部特徵資料庫之資料比對結果，產生一家畜辨識資料（LAI）； (7) 將對應於該家畜辨識資料之家畜狀態參數儲存於一家畜紀錄資料庫（LHD）； (8) 判定對應於該家畜辨識資料之家畜健康狀況與可出售潛力值；以及 (9) 透過一網站瀏覽器或其他應用軟體對使用者所使用之一圖型使用者介面（GUI）針對該家畜之健康狀況與可出售潛力值產生一報告。
  12. 如申請專利範圍第11項所述之家畜識別方法，其中該家畜係選自由小豬、肉豬、小牛、乳牛、肉牛、馬、羔羊、綿羊、火雞、鴨與雞所構成之群組。
  13. 如申請專利範圍第11項所述之家畜識別方法，其中該家畜紀錄資料庫包含選自由飲水、進食、體重、外表、身體核心溫度與體表溫度之資料所構成之群組。
  14. 如申請專利範圍第11項所述之家畜識別方法，其中該家畜網站伺服器係用以自該家畜紀錄資料庫接收對應於該家畜辨識資料之資訊，並藉由分析該家畜圖像資料，判定對應於該家畜辨識資料之該家畜體重。
  15. 如申請專利範圍第11項所述之家畜識別方法，其中該臉部特徵匹配向量係對應於該家畜之特徵，該特徵係選自由家畜之臉部、眼睛、耳朵、口鼻部、嘴巴、膚色、身體標記與家畜識別標籤所構成之群組。
  16. 如申請專利範圍第11項所述之家畜識別方法，其中該家畜網站伺服器係用以藉由分析該家畜圖像資料與接收自該家畜紀錄資料庫之紀錄資料相互比對之結果，以判定該家畜之健康狀況。
  17. 如申請專利範圍第11項所述之家畜識別方法，其中該家畜網站伺服器係於當家畜圖像資料與接收自該家畜記錄資料庫之紀錄資料比對分析結果顯示該家畜健康狀況不佳時，用以藉由該電腦溝通網路透過一網站瀏覽器介面產生一家畜健康警訊，並向使用者提供該家畜健康警訊。
  18. 如申請專利範圍第11項所述之家畜識別方法，其中該家畜網站伺服器係於藉由將該家畜圖像資料與接收自家畜記錄伺服器之歷史資料比對分析後，用以判定該家畜之可出售潛力值。
  19. 如申請專利範圍第11項所述之家畜識別方法，其中該家畜網站伺服器係利用一非線性曲線擬和演算法計算家畜圖像資料中該家畜兩眼間之像素距離，以判定該家畜之體重。
  20. 如申請專利範圍第11項所述之家畜識別方法，其中該家畜網站伺服器係藉由運用一線性曲線擬和演算法計算該家畜圖像資料中該家畜兩眼間之像素距離，以估算該家畜之體重。
  21. 一實體非暫存電腦可讀媒體，其具有電腦可讀之程式編碼方法，其中包含一家畜識別方法，該方法具有下列步驟： (1) 利用一圖像擷取電腦（ICC）擷取一家畜之家畜圖像資料（AID）； (2) 透過一電腦溝通網路（CCN）將該家畜圖像資料傳輸至一家畜網站伺服器（LWS）； (3) 透過該家畜網站伺服器接收該家畜圖像資料並將該家畜圖像資料儲存於一家畜圖像資料庫（LID）； (4) 將該家畜圖像資料與接收自一家畜臉部特徵資料庫（LED）之一臉部加權向量（EWV）相互比對； (5) 判定該家畜圖像資料是否與該臉部加權向量相互匹配，若並未匹配，則自步驟（1）重複進行流程步驟； (6) 根據該家畜圖像資料與該家畜臉部特徵資料庫之資料比對結果，產生一家畜辨識資料（LAI）； (7) 將對應於該家畜辨識資料之家畜狀態參數儲存於一家畜紀錄資料庫（LHD）； (8) 判定對應於該家畜辨識資料之家畜健康狀況與可出售潛力值；以及 (9) 透過一網站瀏覽器或其他應用軟體對使用者所使用之一圖型使用者介面（GUI）針對該家畜之健康狀況與可出售潛力值產生一報告。
  22. 如申請專利範圍第21項所述之實體非暫存電腦可讀媒體，其中該家畜紀錄資料庫包含選自由飲水、進食、體重、外表、身體核心溫度與體表溫度之資料所構成之群組。
  23. 如申請專利範圍第21項所述之實體非暫存電腦可讀媒體，其中該家畜網站伺服器係用以自該家畜紀錄資料庫接收對應於該家畜辨識資料之資訊，並藉由分析該家畜圖像資料，判定對應於該家畜辨識資料之該家畜體重。
  24. 如申請專利範圍第21項所述之實體非暫存電腦可讀媒體，其中該臉部特徵匹配向量係對應於該家畜之特徵，該特徵係選自由家畜之臉部、眼睛、耳朵、口鼻部、嘴巴、膚色、身體標記與家畜識別標籤所構成之群組。
  25. 如申請專利範圍第21項所述之實體非暫存電腦可讀媒體，其中該家畜網站伺服器係用以藉由分析該家畜圖像資料與接收自該家畜紀錄資料庫之紀錄資料相互比對之結果，以判定該家畜之健康狀況。
  26. 如申請專利範圍第21項所述之實體非暫存電腦可讀媒體，其中該家畜網站伺服器係於當家畜圖像資料與接收自該家畜記錄資料庫之紀錄資料比對分析結果顯示該家畜健康狀況不佳時，用以藉由該電腦溝通網路透過一網站瀏覽器介面產生一家畜健康警訊，並向使用者提供該家畜健康警訊。
  27. 如申請專利範圍第21項所述之實體非暫存電腦可讀媒體，其中該家畜網站伺服器係於藉由將該家畜圖像資料與接收自家畜記錄伺服器之歷史資料比對分析後，用以判定該家畜之可出售潛力值。
  28. 如申請專利範圍第21項所述之實體非暫存電腦可讀媒體，其中該家畜網站伺服器係利用一非線性曲線擬和演算法計算家畜圖像資料中該家畜兩眼間之像素距離，以判定該家畜之體重。
  29. 如申請專利範圍第21項所述之實體非暫存電腦可讀媒體，其中該家畜網站伺服器係藉由運用一線性曲線擬和演算法計算該家畜圖像資料中該家畜兩眼間之像素距離，以估算該家畜之體重。
  30. 一種家畜健康與體重估算方法，其包含下列步驟： (1) 利用一圖像擷取電腦（ICC）對一家畜擷取家畜圖像資料（AID），該家畜具有一肉眼可見或空間上可識別之特徵； (2) 將該家畜圖像資料與接收自一家畜臉部特徵資料庫（LED）之一臉部特徵加權向量（EWV）相互比對； (3) 判定該家畜圖像資料是否與該臉部特徵加權向量相互匹配，若並未匹配，則自步驟（1）重複進行流程步驟； (4) 根據匹配結果自該家畜臉部特徵資料庫接收一家畜辨識資料（LAI）； (5) 將對應於該家畜辨識資料之家畜狀況參數上傳至該家畜臉部特徵資料庫； (6) 判定對應於該家畜辨識資料之家畜健康狀況與可出售潛力值（HHP）；以及 (7) 針對該家畜健康狀況與可出售潛力值，對使用一網站瀏覽器之一使用者透過一圖形使用者介面（GUI）產生一報告。
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