在当今生物安全、食品安全和供应链效率日益重要的背景下，牛只识别技术的需求愈加迫切。本文对使用机器学习和深度学习技术进行牛只识别的最新研究进行了系统评估。通过对主要学术数据库中的文献进行全文审查，本文总结了传统与现代牛只识别技术的有效性。
经典的机器学习技术，如K-近邻算法（KNN）和支持向量机（SVM），在牛只识别方面表现良好；然而，深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）和“你只看一次”（YOLO），在认知、检测和识别任务中表现更为优越。
特征提取常用技术包括局部二值模式（LBP）、加速稳健特征（SURF）和尺度不变特征变换（SIFT），而这些研究中常用的关键特征包括鼻纹和毛色图案。本文还强调了牛只识别面临的主要挑战，如公开可用数据集的数量有限、受环境变化和动物活动影响的数据质量问题，以及对实时处理能力的高需求。
最终，本文旨在为研究人员、政策制定者和利益相关者提供实施可扩展、以人为本和有效的牛只识别系统的信息，以实现可持续的牲畜管理。
博主点评： 本文深入探讨了牛只识别的前沿技术，尤其是深度学习在提升识别精度上的显著优势。针对当前数据集的不足及环境影响的挑战，提出的解决方案值得关注，未来的研究应继续聚焦于算法优化与数据质量提升。