As Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos matemáticos associados à inteligência computacional capaz de aprender e generalizar informações, podendo assim ser utilizada como um classificador de imagens. O presente trabalho objetiva analisar o espelho nasal bovino com o intuito de comprovar que é uma característica única e permanente do animal podendo assim, ser sua identificação única. O experimento foi dividido em duas etapas. Para compor o banco de dados da primeira etapa foram utilizados 51 bovinos da raça Nelore com idade média de 11 meses, dos quais foram coletadas para a formação do banco de dados dezesseis imagens de cada animal, totalizando uma base de 816 imagens. Na segunda etapa do experimento foram utilizados 16 bovinos do banco de dados inicial, escolhidos de forma aleatória, com idade média de 23 meses. Destes foram coletadas 11 imagens para verificar se os padrões do espelho nasal, com o passar dos meses, mantêm seu padrão tornando possível, assim, a identificação do animal. Os algoritmos de processamento digital de imagens foram implementados utilizando o software MATLAB®. Após o processamento das imagens, as características vetorizadas foram utilizadas para treinamento e teste de uma rede neural artificial utilizando o algoritmo MLP, implementado usando o compilador C DGW, que serviu como classificador das mesmas. Também foi utilizado o algoritmo do K vizinhos mais próximos (K-nn), para realizar os testes de classificação, usando um método estatistico. A validação do classificador foi realizada mediante análise estatística dos seus erros e acertos. O erro médio quadrático utilizado neste estudo foi menor que 1%. Os resultados apresentados pelo classificador K-nn foram maiores que o da Rede Neural Artificial, porém ambos não alcançaram acertos acima de 90%, o que é considerado adequado a um classificador. Pode-se concluir que o método utilizado para extração de características não apresentou uma boa representatividade, porém ainda assim foi possível observar a tendência classificatória dos animais através das características do espelho nasal, assim como a tendência da permanência dos padrões com o envelhecimento do animal. / Artificial Neural Networks (ANN) are mathematical models associated with artificial intelligence that can learn and generalize information, therefore they can be used as images classifiers. This paper aims to analyze the cattle muzzle in order to prove that it is a unique and permanent characteristic of the animal thus, being used as its unique identification. The experiment was divided into two stages. To make the database of the first phase were used 51 Nelore bovines with an average age of 11 months, from which sixteen images of each animal were collected totalling of 816 images for the database. In the second stage of the experiment 16 bovines from the initial database were used, chosen randomly, with an average age of 23 months. From those 11 images were collected to verify if the standards of the muzzle remain the same after a couple of months, so the animal can be identified. The processing digital image algorithms were implemented using MATLAB® software. After the images processing, vectorized features were used to train and test an artificial neural network using the MLP algorithm, implemented using the C compiler DGW, and was used as a classifier. We also used the algorithm of K nearest neighbors (Knn) to perform the classification tests using a statistical method. The validation of the classifier was performed using statistical analysis of their mistakes and successes. The average square error used in this study was less than 1%. The results presented by K-nn classifier were higher than the one of Artificial Neural Network; nevertheless, both failed to reach above 90% success, which is considered suitable for a classifier. It can be concluded that the method used for feature extraction did not show a good performance, although it was possible to observe the trend of classification of animals through the characteristics of the muzzle, as well as the tendency of the permanence of the standards with the animal aging.

As Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos matemáticos associados à inteligência computacional capaz de aprender e generalizar informações, podendo assim ser utilizada como um classificador de imagens. O presente trabalho objetiva analisar o espelho nasal bovino com o intuito de comprovar que é uma característica única e permanente do animal podendo assim, ser sua identificação única. O experimento foi dividido em duas etapas. Para compor o banco de dados da primeira etapa foram utilizados 51 bovinos da raça Nelore com idade média de 11 meses, dos quais foram coletadas para a formação do banco de dados dezesseis imagens de cada animal, totalizando uma base de 816 imagens. Na segunda etapa do experimento foram utilizados 16 bovinos do banco de dados inicial, escolhidos de forma aleatória, com idade média de 23 meses. Destes foram coletadas 11 imagens para verificar se os padrões do espelho nasal, com o passar dos meses, mantêm seu padrão tornando possível, assim, a identificação do animal. Os algoritmos de processamento digital de imagens foram implementados utilizando o software MATLAB®. Após o processamento das imagens, as características vetorizadas foram utilizadas para treinamento e teste de uma rede neural artificial utilizando o algoritmo MLP, implementado usando o compilador C DGW, que serviu como classificador das mesmas. Também foi utilizado o algoritmo do K vizinhos mais próximos (K-nn), para realizar os testes de classificação, usando um método estatistico. A validação do classificador foi realizada mediante análise estatística dos seus erros e acertos. O erro médio quadrático utilizado neste estudo foi menor que 1%. Os resultados apresentados pelo classificador K-nn foram maiores que o da Rede Neural Artificial, porém ambos não alcançaram acertos acima de 90%, o que é considerado adequado a um classificador. Pode-se concluir que o método utilizado para extração de características não apresentou uma boa representatividade, porém ainda assim foi possível observar a tendência classificatória dos animais através das características do espelho nasal, assim como a tendência da permanência dos padrões com o envelhecimento do animal. / Artificial Neural Networks (ANN) are mathematical models associated with artificial intelligence that can learn and generalize information, therefore they can be used as images classifiers. This paper aims to analyze the cattle muzzle in order to prove that it is a unique and permanent characteristic of the animal thus, being used as its unique identification. The experiment was divided into two stages. To make the database of the first phase were used 51 Nelore bovines with an average age of 11 months, from which sixteen images of each animal were collected totalling of 816 images for the database. In the second stage of the experiment 16 bovines from the initial database were used, chosen randomly, with an average age of 23 months. From those 11 images were collected to verify if the standards of the muzzle remain the same after a couple of months, so the animal can be identified. The processing digital image algorithms were implemented using MATLAB® software. After the images processing, vectorized features were used to train and test an artificial neural network using the MLP algorithm, implemented using the C compiler DGW, and was used as a classifier. We also used the algorithm of K nearest neighbors (Knn) to perform the classification tests using a statistical method. The validation of the classifier was performed using statistical analysis of their mistakes and successes. The average square error used in this study was less than 1%. The results presented by K-nn classifier were higher than the one of Artificial Neural Network; nevertheless, both failed to reach above 90% success, which is considered suitable for a classifier. It can be concluded that the method used for feature extraction did not show a good performance, although it was possible to observe the trend of classification of animals through the characteristics of the muzzle, as well as the tendency of the permanence of the standards with the animal aging.

A alimentação humana é o tema mais relevante nas pautas do mundo todo, em que a necessidade de segurança alimentar e a preocupação dos consumidores a respeito do produto consumido levou à visão da necessidade de garantir a sanidade, a qualidade e a procedência do produto. Com o aumento do poder da computação a um custo flexível, técnicas de processamento digital e a sistemas de instrumentação eletrônica vêem se moldando a produção animal com o objetivo de otimizar a criação. Mostra-se hoje uma significativa importância da identificação eletrônica animal como uma ferramenta para a rastreabilidade dos animais produzidos comercialmente. O objetivo do presente projeto foi avaliar a viabilidade técnica de um sistema de identificação eletrônica com tecnologia RFID para identificação de suínos do ponto de vista eletrônico e zootécnico, avaliando a eficiência do uso da identificação com dispositivos eletrônicos, acoplados a brincos de diferentes modelos, facilidades de aplicação e permanência no animal. Foram avaliadas a eficiência do dispositivo quanto à sua disposição no animal e teste do equipamento desenvolvido em um grupo de leitões. Foram realizados protótipos de 6 tipos diferentes de brincos eletrônicos, e verificada a eficiência em laboratório e nos animais a campo. Os melhores modelos observados em relação a adaptação nos animais em todas as fases da produção, os quais não apresentaram quedas, problemas no comportamento do animal, e mal cicatrização, foram os modelos 4 e 5. Com esse resultado pode-se verificar a eficiência e consistência dos dados gerados e da utilização de brincos na suinocultura. Com o projeto foi possível analisar a viabilidade dos brincos de forma científica e de forma a fornecer um novo produto nacional ao mercado suinícola, o brinco se mostra viável e de grande uso comercial. / Is the more relevant subject in tariffs around the world, where the need for food safety and consumer concern about the product consumed leading to the vision of the need to ensure the health, quality and origin of the product. With increasing computing power at a cost flexible techniques of digital signal processing systems coupled to electronic instrumentation, come to shaping up the casting quality control and optimizing in animal production. Today a significant importance of electronic animal identification as a tool for the traceability of animal production, the objective of this project was to evaluate the electronic identification system with RFID technology for identification of pigs from the point of view electronics, such as livestock, evaluating the use of electronic identification devices, coupled to ear tags of different models, ease of application and remain in the animal. We used prototypes of 6 models of electronic ear tags, and checking the efficiency in the laboratory and in animals in the field. We have ear tags with excellent reading ability of data transmission, and the best models for the adaptation observed in animals at all stages of production, and that showed no falls, problems in animal behavior and welfare, and poorly healing were the model 4 and 5. With this result we can verify the efficiency and consistency of data generated and the use of earrings in pigs. With the project it was possible to examine the viability of ear tags in swine, in a scientific manner and to provide a new product to market domestic pig, the ear tags in swine identification of in order to provide a new national product to market swine.

A alimentação humana é o tema mais relevante nas pautas do mundo todo, em que a necessidade de segurança alimentar e a preocupação dos consumidores a respeito do produto consumido levou à visão da necessidade de garantir a sanidade, a qualidade e a procedência do produto. Com o aumento do poder da computação a um custo flexível, técnicas de processamento digital e a sistemas de instrumentação eletrônica vêem se moldando a produção animal com o objetivo de otimizar a criação. Mostra-se hoje uma significativa importância da identificação eletrônica animal como uma ferramenta para a rastreabilidade dos animais produzidos comercialmente. O objetivo do presente projeto foi avaliar a viabilidade técnica de um sistema de identificação eletrônica com tecnologia RFID para identificação de suínos do ponto de vista eletrônico e zootécnico, avaliando a eficiência do uso da identificação com dispositivos eletrônicos, acoplados a brincos de diferentes modelos, facilidades de aplicação e permanência no animal. Foram avaliadas a eficiência do dispositivo quanto à sua disposição no animal e teste do equipamento desenvolvido em um grupo de leitões. Foram realizados protótipos de 6 tipos diferentes de brincos eletrônicos, e verificada a eficiência em laboratório e nos animais a campo. Os melhores modelos observados em relação a adaptação nos animais em todas as fases da produção, os quais não apresentaram quedas, problemas no comportamento do animal, e mal cicatrização, foram os modelos 4 e 5. Com esse resultado pode-se verificar a eficiência e consistência dos dados gerados e da utilização de brincos na suinocultura. Com o projeto foi possível analisar a viabilidade dos brincos de forma científica e de forma a fornecer um novo produto nacional ao mercado suinícola, o brinco se mostra viável e de grande uso comercial. / Is the more relevant subject in tariffs around the world, where the need for food safety and consumer concern about the product consumed leading to the vision of the need to ensure the health, quality and origin of the product. With increasing computing power at a cost flexible techniques of digital signal processing systems coupled to electronic instrumentation, come to shaping up the casting quality control and optimizing in animal production. Today a significant importance of electronic animal identification as a tool for the traceability of animal production, the objective of this project was to evaluate the electronic identification system with RFID technology for identification of pigs from the point of view electronics, such as livestock, evaluating the use of electronic identification devices, coupled to ear tags of different models, ease of application and remain in the animal. We used prototypes of 6 models of electronic ear tags, and checking the efficiency in the laboratory and in animals in the field. We have ear tags with excellent reading ability of data transmission, and the best models for the adaptation observed in animals at all stages of production, and that showed no falls, problems in animal behavior and welfare, and poorly healing were the model 4 and 5. With this result we can verify the efficiency and consistency of data generated and the use of earrings in pigs. With the project it was possible to examine the viability of ear tags in swine, in a scientific manner and to provide a new product to market domestic pig, the ear tags in swine identification of in order to provide a new national product to market swine.