TELKOM NIKA , Vol.13, No .2, June 20 15 , pp. 730 ~ 7 3 8   ISSN: 1693-6 930,  accredited  A  by DIKTI, De cree No: 58/DIK T I/Kep/2013   DOI :  10.12928/TELKOMNIKA.v13i2.1468        730     Re cei v ed  Jan uary 26, 201 5 ;  Revi sed Ma rch 2 9 , 2015;  Acce pted April 15, 2015   Resear ch on Beef Skeletal Mat u rity Determination  Based on Shape Description and Neural Network       Xiang y an Me ng*, Yumiao Ren, Haixian Pan  Coll eg e of Elec tronic Informati on Eng i n eeri n g ,  Xi’a n T e chnol ogic a l Un iversit y , 71 003 2, Chi n a   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l w u lizu @ 1 26. com      A b st r a ct  Physio l og ical  matur i ty is an  i m p o rtant i ndic a tor for  be ef q uality. In traditi ona l metho d , the  maturit y   grad e is deter mi ne d by subj ectively  ev alu a t ing the de gree  of cartilage os si ficatio n  at the tips of the dorsa l   spin e of the thoracic vertebr a e . T h is  paper  uses the co mp uter vision to  r epl ace the arti ficial  metho d  for  extracting  o b je ct (cartila ge  an d b one)  re gio n s . Hu  inva r i ant  mo me nts of  o b ject r egi on  w e re c a lcu l ate d   as   the reg i on al s hap e char acte ristic para m ete r s. A  trained  Hopfi e ld  neur a l  netw o rk mod e l w a s use d  for   re co gn i z ing  carti l a ge  a n d  bo ne  a r ea  in  th o r aci c   vertebr ae i m a ge  bas ed o n  min i mu m Eu clide an  dista n c e .   T he result sh o w ed that the a ccuracy of net w o rk re cogniti o n  for cartila ge  and  bon e reg i o n  w a s 92.75 % an d   87.68 %, resp e c tively. F o r aut omatica lly  mat u rity pre d ictio n , the accur a cy of pred iction w a s 86 %. Algor ith m   prop osed  in  thi s  pap er pr ove d  the i m age  d e s c riptio a nd ne ural netw o rk mode lin w a a n   effective meth od   for extracting i m a ge featur e regi ons.     Key w ords :  B eef Skeletal  Maturity, Im age Pro c e ssi n g , Invaria n t Mom ents, Neu r al Network       1. Introduc tion    Standardization of me at p r odu cts can f a cilit ate m a rketing an d me rch andi sin g . For the   majority of  b eef cattle  sla ughtered  in t he  Un ited  States,  ca rcass value  ha s th ree  dete r mini ng  factors: weig ht, evaluation  of intram uscular fat  a nd physiol ogical maturity,  and   estimate of  the  percentage yi eld of sal able meat product [1],[2 ]. The European Beef Carcass Grading sy stem   take s into a c count ca rca ss  confo r matio n  and fattn e ss [ 3 ]-[5]. The drawb a cks of visual in sp ectio n   are i n con s ist ence an d variations, b e ca use  gradin g   results m a differ a c cordi ng to  subj ect i ve   experie nce of  each expe rt  meat  grade r.  So the b eef  pro c e ssi ng  e n terp rises i s   hard  to p r ovi d e   the con s u m ers with me at produ ct of co nsi s tent quali t y. For det ect i on of quality degree of be ef  carca s s, researche s  i n  th is a r ea  be ga n in th e e a rl y 80s.  Many  peo ple  have  studi ed  on t he  detectio n  of b eef marbling,  muscle  colo and fat  color by  comp uter vision  [6]-[8]. Some  previo us  resea r ch sh o w  that only few peo ple  had carried  out the re se arch on im a ge autom ate d   segm entation  algorith m  for cartila ge a n d  bone  are a and the  auto m atic ide n tification of skel e t al  maturity g r ad e. Yield q uali t y assessm e nt by imag pro c e ssi ng  st arted  with th e work by  Ha tem  [9],[10], he studie d  the  segm entation  me thod b a s ed  on HS L  and CIEL a b  col o spa c e   transfo rmatio n, and discu s sed imag e recogniti o n  method of skeletal matu rity. Lean yie l estimation  sy stem  su ch a s  CVS sy stem  of USA, ha s been  used i n  actu al p r od uction [1 1]. L i u   Muhua,  et al.[ 12] u s ed  Oht a  color  syste m  for  autom a t ed segme n ta tion of the  cartilage a nd  bo ne   area s in the thora c i c  verte b rae im age s.       2. Metho d s   Beef maturity is determi ned by the degree of  ca rtilage o ssifi cation in the thora c ic  vertebrae. Th ere are five  maturity grad es whi c reflect the degre e  of cartilage  ossificatio n , from   A to E (se e  from the Fi gure  1).  Cartilage area  i n  the thoraci c  verteb ra sho w s si gn s of  ossificatio n . For ‘A’ and ‘B’ maturity, there is le ss evid ence of ossifi cation, and th en the ca rtila ge   become s   p r o g re ssively ossified with ag until  it ap p e a rs  a s  b one  ( s u c as  E-m a turity ). It’s v e ry   difficult  to evaluate  th e de gree   of ca rtil age ossifi cation b e cau s of the  differe nce  in  color,   size  and  sha pe of  ca rtilage  and  bone  area. B u t these  pa ra meters can  chara c te rize th e ca rtilage  an d   bone a r ea fro m  arou nd. Firstly, image segmentatio n wa s ca rri ed o n  to isolate th e ca rtilage an bone f r om v e rteb ra im ag e. In this  pa per,  colo r a n d  shape  de scripto r were  sel e cte d  a s  the   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Research on  Beef Skeletal  Maturity Dete rm ination Based on Sh ape .... (Xiangyan Meng)  731 indicators for segme n tatio n  of cartilag e  and bon e area, an d Hopfield netwo rk was u s ed  to   automatic in d e x and re cog n ition of targe t  area.       2.1.  Segmentation o f  car tilage and bo ne area   To ide n tify the d egree  of ossification  pre c isely, bo th ca rtilage   area  an d b o ne a r ea  sho u ld b e  co nsid ere d  a s  i m porta nt obje c ts. Befo re  ex tracting  the fe ature s  of in di cators,  cartila ge  and bo ne a r ea sh ould  be  sepa rate d from the thora c ic im age, re spe c tively. Sometime s, it is   difficult to separate the  obje c t are a  f r om  su rro un ding a r ea  b e ca use of si milarity of color.  Espe cially ca rtilage h a si milar  colo r with fat, and bone h a s th e simila r col o r with m u scle.  Beside s, the  ca rtilage  co lor fo same  maturity ma y be differen t  among  ani mals  rai s e d   on   different di et [9]. So a g ood  se gment ation effe ct can’t be  obtai ned  with th e  col o r th re sh old   segm entation  method. Accordin g to this cha r a c teri stic, colo r an d sha pe of ca rt ilage area an d   bone a r ea a r e sele cted a s  the dictator o f  degree of o s sificatio n   (1) Sele ction  and calculatio n of shap e pa ramete rs  An effective sha pe d e scri ptor is  a key co mp one nt of multimedia  conte n t de scriptio n,   sin c sha pe i s  a fu ndam e n tal prope rty of an o b je ct. The inva riant  moment  of  cartila ge  regi on  wa s sel e cte d  to describ e the sha pe ch ara c teri st ics. The two - dim ensi onal mo ments of a g r ay  function  f(x , y)  through o r d e r   (j+ k )  is defin ed as,      dxdy y x f y x m k j jk ) , ( j,k=0,1,2,…                                                        (1)    Whe r e,  j+ k  is the o r de r of  moment. Be cause  colo r fe ature s  al one   were n o t sufficient to  isolate  the  ca rtilage  and  b o ne  regio n , ma ny re gion wit h  such  colo r f eature s  re sult ed. In  ord e r to  isolate  the ta rget re gion  a c curately, sh a pe p a ra meter we re  pro p o s ed to d e scrib e its  sha pe. T h e   image  sh ould  be t r an sform ed into  bin a ry image  fo r p r ocessin g . Th e central mo ment of  regi o n   wa s cal c ul ate d  as follo wing   dxdy y x f y y x x k j jk ) , ( ) ( ) (                                                               (2)    Normali z ing  central  mome nt,  ) ( 00 jk jk    ) 1 2 ( k j   ,Where,  μ 00  is z e ro -o rde r   centr a l   moment. In term s of ce ntral moment s, even mome nts define d  by Hu(196 2), wh ich a r e invari ant  to object scal e, position, a nd orie ntation ,  are given as,    02 20 1                                                                                                              (3)     2 11 2 02 20 2 4 ) (                                                                               (4)    2 03 21 2 12 30 3 ) 3 ( ) 3 (                                                       (5)    2 03 21 2 12 30 4 ) ( ) (                                                                        (6)    22 2 2 5 3 0 1 2 3 01 2 3 01 2 2 1 0 3 2 10 3 2 1 0 3 3 0 1 2 2 1 0 3 ( 3 )( )[( ) 3 ( ) ] ( 3 ) ( )[3 ( ) ( ) ]    (7)     ) )( ( 4 ] ) ( ) )[( ( 03 21 12 30 11 2 03 21 2 12 30 02 20 6                                            (8)    22 2 2 7 2 1 0 3 3 01 2 3 01 2 2 1 0 3 1 2 3 0 2 1 0 3 3 01 2 2 1 0 3 (3 ) ( ) [ ( ) 3 ( ) ] (3 )( )[3 ( ) ( ) ]        (9)       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 13, No. 2, June 20 15 :  730 – 73 8   732 (2) Seg m enta t ion method s of objective region   To red u ce the comp utatio nal com p lexity fo r neural n e twork recog n ition and co mputation  of invariant m o ment, noise s and b a ckg r ound  sho u ld  be rem o ved i n  the image.   1) Pre - segme n tation ba sed  on colo Acco rdi ng to the cha r a c teri stics of imag e (s e en from  Figure 2.(a)), sep a ratin g  op eration  will be  con d u cted to  ca rtilage a r ea  a nd bo ne a r e a . The first step in color  wa s de sign e d  to   sep a rate  the   obje c tive re gi on. Fo ca rtilage  area,  in   whi c h th e g r a y scal e  valu of R(re d) >20 0 and average  value and  sta ndard devia ti on of R,G(gre en), and B(bl ue) fra m e we re cal c ul ated.   2) Hol e  filling and filtering   In order to m a tch the tem p late, hole filling  operation  was  conducted on object region. T o   redu ce  the  calcul ation of  sub s e que nt label p r o c e ssi ng an d inva ri ant mome nt  para m eters,  some  non-ca rtilage   regi on with small are a  should be e liminated from  image. In th is pa pe r, re g i on  prelimi nary selectio n wa s operatio n wa s co ndu ct ed by filtering and re gio n  labelin g. Disk  filter(diam e ter=1 pixel)  wa s sele cted for  smoothi ng filtering, be ca use it made little influence o n   sha pe of  re gi on. Region al  scre enin g  o peratio wa s to stati s tic t he regio n  wit h  big  area, a n d   obje c tive regi on (a rea  >80 0  pixels)  we re pre s e r ved.     (3)Se g me ntation of bone a r ea   Acco rdi ng to  the ch aracte ri stics of b one  ar ea, se parating  op eratio n will  be co ndu cted  to   cartila ge a r e a  and b one a r ea. The first  step in ba ckgrou nd remo val was  de signed to  sep a rate  the regio n , in whi c h the  grayscal e value of  R(red )  >200, an d averag e valu e and sta n d a rd  deviation  of R,G(gre en), and  B(blue frame we re calc ul ated. As  sho w n i n  Fig u re 2. (b), th e  rude   segm entation  of cartila ge a r ea  wa s cond ucted.  Cartila ge area a nd  bone  are a  we re sepa rate by  colo r ch ar act e rist i cs  from backg rou nd.        2.2. Recog n ition of car tilage and bo n e  area   Becau s e th e  colo r of  cart ilage a nd fat  tissu a r oun d wa s hi ghly  simila r, the  effect of  threshold se gmentation method  was bad.  But  cart ilage re gion  have differen t  characte risti c  in   sha pe. In the sam e  way ,  the color o f   bone and  meat wa s hi ghly simila r, and the  sha p e   cha r a c teri stic wa s u s ed  to  sep a rate  bon e re gion  from  aro und. Afte r large n u mb er of  cal c ulati on  of cartilag e  a nd bon e regi o n  invariant m o ment pa ram e ters.     (1)  Hopfiel d  n e twork mo del  establi s hme n The Hopfield  neural net work i s  a fo rm  of recurrent  artificial n e u r al net wo rk b y  John   Hopfiel d . It h a different  chara c te risti c s from  othe netwo rk in  n e twork struct ure  and  lea r ning  method.  Hopf ield n e two r can  sim u late  the biol ogical  neu ral  mem o ry me ch ani sm. So it’s ve ry  suitabl e for retrieval and  reco gnition. L earni ng rule  of Hopfield n e twork i s  to find the co nne ction  weig ht am on g different n e u ron s He bbi an le arning   rule i s   sele cte d  a s  th e le arning  metho d   of  netwo rk. T h e  rule  of wei g ht adju s tment  pro c e dure  is that, firstly, the conn ectio n s b e twe en t he  units are wei ghted; wij is t he wei ght of  the co nne ctio n from unit j to unit i.    j i j i m m w p n n j n i ij , , 0 1 ) ( ) (                                                                            (10)    whe r e,  p  i s  th e numb e r of  pattern;  m i (n)  is the value  of neuron i in p a ttern nu mbe r  n an d the sum   run s  over all  pattern s fro m   n =1 t o  n = p , 1 i,j p.  Hopfield net s serve a s   con t ent-add re ssa b le  memory  s y s t ems   with binary thres h old units . But  in  this pa pe r, cha r a c teri stic paramete r are   difficult to  co nvert to bi na ry vector,  so t he in put ve ctor  wa s inva ri ant mom ent  para m eters v e ctor.  40 verteb ra i m age s we re  use d  for featu r es extractio n  and neu ral n e twork trai nin g   (2)Stability test  Segmente d  cartilage  regio n  is different  from templat e  in regio n  si ze, edg e sh a pe and  locatio n . In  orde r to ve ri fy the templ a te can  repl ace  the a c t ual  cartila ge  regi on,  sev e ral  operation s  fo r template  we re carried  out,  su ch  a s   r edu ction, ve rtical  flip, ho rizo ntal flip a nd  ed ge  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Research on  Beef Skeletal  Maturity Dete rm ination Based on Sh ape .... (Xiangyan Meng)  733 compli catio n . Di stan ce b e t ween  ori g in al template  i n variant  mo ment pa ram e ters vecto r   and  transfo rme d  template  i n variant   mom e nt  pa ramete rs vector wa s cal c ulate d , and result wa sho w n i n  ta ble 1. See n  from the  ta ble, simil a rity mea s ure b e t ween  ori g in al template   and   transfo rme d  template was high. The re sult sh owed that the sha p e  para m eters were  sele ct ed   rea s on able.       Table 1. Similarity measure  betwee n  orig inal template  and tran sfo r med template   Transform   template1   template 2   template 3   template 4   template 5   template 6   vertical  flip   0.009   0.0558  0.0174  0.0607   0.0026   horizontal  flip  0.009   0.0558  0.0174  0.0607   0.0026   Reduction    0.0175   1.00E-04   7.68E-04  5.20E-04  6.00E-04   0.0017   Edge  complicatio 0.0099   0.0088  0.029   0.0096   0.0129  0.0285       (3)  Regi on re cog n ition an d  segme n tatio n    Accu rate  seg m entation of  the cartilag e  area  i s  premise of correct cl assification of  degree of  ca rtilage o s sification. Accord ing to pi ct ure s  of be ef dorsal verte b ra, 6 template of  cartila ge  and  6 templ a tes of bon wa sele cted.   And then  sh ape  ch ara c te ristic (i nvaria nt  moment parameters)  of template we re  calc ulated.  The  Eucli d e an di stan ce   betwe en  sh a p e   cha r a c t e ri st ic s of  sam p le a nd t e mplat e s wa s cal c ul at e d  as f o llo wing :     ] )) ( min[( 2 6 ,... 3 , 2 , 1 n i n i M X norm d                                                                                    (11)    Whe r e,  d i   prese n ts the shorte st dista n ce b e twe e n  the  i  - th  sa mple ch aract e risti c  vecto r  and  template c h arac teris t ic   vec t or;  X i  i s  th e ch aracte ristic vecto r  of  measuri ng  re gion,  X i =[ x 1 , x 2 x 3 ,…,  x 7 ];  M n  i s  the c h arac t e ris t ic  vec t or of template,  M n =[ m 1 , m 2 , m 3 ,…,  m 7 ].   Regi on mat c hing an d re cog n ition wa s acco mpli sh ed by neu ra l netwo rk. M a tchin g   method i s   mi nimum  dista n c e m e thod. B e fore  re co gni tion, a di stan ce th re shol wa sele cted  to   judge if the  re gion i s  the  ca rtilage o r  bo n e  regi on.  If distan ce b e twe en sample  ch ara c teri stic  a nd  template ch a r acte ri stic is  less than thresh old,  the region is ta rg et region, an d vice versa.  Labeli ng num ber of targ et region  wa s sa ved and  u s ed  to subsequ e n t feature extractio n   0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 0. 5 1 1. 5 s a mp l e  n u mb e r di s t a n c e  bet w e e n  c a rt i l age  r e gi on   a n d   t e m p l a t e     c a r t ila g e non - c a r t i l a ge di s t an c e  t h r e s hol d 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 s a mp l e  n u mb e r di s t a n c e  be t w ee n bo ne  r e gi on  an d t e m p l a t e     bo ne no n- b o n e di s t a n c e  t h r e s hol d     (a)                                                                                          (b)    Figure 1. Similarity measure bet we en se gmented  regi on and templ a te      The sh orte st distan ce   bet ween regi on   pa ramete r ve cto r  a nd tem p lat e  pa ram e ters vecto r   wa sho w n  in  Figu re  1. Se en from the  fi gure,  we  can   indi cate  th at the  di stan ce betwe en sev en  invariant  mo ment p a ram e ters of  cartila ge a nd te mp l a te is very  small, and  the  avera g e  dist ance  is 0.0 291; o n  the oth e hand, th e di stan ce  between inva ria n t mome nt pa rameters  of n on- cartila ge regi on and tem p l a te is big, an d the aver a g e  distan ce i s   0.600. According to di stan ce  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 13, No. 2, June 20 15 :  730 – 73 8   734 cal c ulate d , the distan ce th reshold i s  de termin e d  as  0.1 for cartila ge regi on an d 0.2 for bon e   regio n  (see n  from Figure  1(a), an d Fi gure 1 ( b )).  T he ope ration s of distan ce  calculation  are  accompli sh ed  by Hopfield  neural n e twork.  The o peratio n flow of region reco gnition a n d   segm entation  is given i n  th e followi ng Fi gure  2. Figu re 3 sho w ed t he Segm enta t ion pro c e s si ng   results, an Figure 3.(a -d ) re pre s e n te d the pr e-tre a tment proce ss  of  image,  Figure 3.(e, f )   indicated the recognitio n  a nd se gmentat ion re sult  of cartila ge re gi on. Regio n  reco gnition is  the   pro c e ss of calcul ating the  shorte st dist ance,  and se gmentation p r ocess is  to l abel the targ et  regio n  an d save the labeli ng num ber.  Figure 4. (a and (b)  sho w s the final b o ne an d ca rtil age  regio n  se gme n ted re sult by algorithm in t h is pa per.       3.  Segmenta tio n  result ev aluation   In ord e r to  eli m inate the  errors from  cattle  breed s,  all image s were captu r ed   in Haoyue   Corp., Ch an gch un Provin ce,  China. T he obj ective  regi on of  e x ample ima g e  wa s m anu ally  segm ented from the imag e. Recogni tio n  accu ra cy and cla s sificati on  erro r[13] were sele cte d  a s   evaluation p a r amete r s fo r evaluation  of  obje c t regio n  segm entation .       % 100 f f f R S RA                                                                   (12)       whe r R f  i s  n u mbe r  of actu al cartila ge o r  bone re gion,  and  S f  is the numbe r of se gmented  cartila ge o r  b one re gion. Region mi scl assifi catio n  erro r is define d  a s  follows:     % 100 / / B B F F B B N N N E                                                                     (13)    whe r e,  E B  is region cl assifi cation e r ror;  N B/F  is numbe r of object re g i on whi c h is  miscl assified  into  non-obje c t re gion;  N F/B  is  numbe r of no n-obj ect regio n  whi c h is mi scl assified int o  obje c t regi o n N B  is actu al n u mbe r  of obje c t regio n After recognit i on of neural netwo rk, 50 v e rt eb ra imag es (1 28 cartil age re gion and 12 bone  regi ons) we re te sted  for se gment ation eval uati on. Among th em, 20 imag es of A-m a turity,  10 image s of B-maturity, 10 image s of C-m a turity  an d 10 image s of D-matu rity. The accuracy o f   segm entation   re sult wa s cal c ulate d   by   formul a 1 3   and  14. And  the result showed th at the   accuracy  of  netwo rk reco gnition fo cartilage  an d  bon regi o n  was 92.7 5 % and  87.6 8 %,  respe c tively.  The cla s sifica tion error of a l gorithm  wa s 14.49%.      4.  Skeletal maturit y  prediction model  Six texture feature s   were sele cted, i n clu d ing  coa r se ne ss, in  contrast, de gree of   dire ction, line a rity, regula r ity and roug hn ess. These  si x attributes are vector refle c ts the cartila ge  texture features [15]. In g eneral, high -l evel vis ual fe ature s  of three kin d of attributes  can  be  use d  to  capt ure th e textu r e, commo nly use d  in  th conte n t ba se d imag e retri e val, and  bet ter   texture feature sele ction.     (1) Coa r s ene ss   1) It rel a tes t o  dista n ces  o f  notable  spat ial variation s   of grey level s , that is, impli c itly, to the si ze  of the primit ive element s forming th e  text ure. Th e pro p o s ed  comp utationa l pro c ed ure  accou n ts fo differen c e s  b e twee n the  a v erage  si gnal s fo r the  no  A t  each pixel  (x,y), comput e   six averag es  for the wind o w s of si ze 2 k  ×  2 k k =0,1,...,5, around the pixel.  2 )  At ea ch  pixe l, c o mpu t e a b s o lu te d i ffe r e nc es   E k (x, y )  bet ween  t he p a irs of  n onoverl appi n g   averag es in t he hori z o n tal and vertical d i rectio ns.   3) At each pi xel, find the value of  k that  maximize s the differe nce   E k (x,y )  in eit her di re ction  and  set  t he be st  s i ze  S best (x,y ) =2 k 4) Co mpute t he co arsen e ss feature F crs  by averagin g   S best (x,y)  ove r  the entire im age.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Research on  Beef Skeletal  Maturity Dete rm ination Based on Sh ape .... (Xiangyan Meng)  735       Figure 2. The  operatio n flow of regio n  re cog n ition an d  segme n tatio n               (a)                                                   (b)                                                       (c             (d)                                                    (e)                                                        (f)    Figure 3. Segmentation p r o c e ss of cartila ge regi on    (a) o r iginal d r awi ng (b) thresh old segm entati on (c) h o le filling (d ) filtering (e)re c ognition a nd  segm entation  (f) seg m ente d  regi o n (pseu do-colo r processing )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 13, No. 2, June 20 15 :  730 – 73 8   736                      (a) bon e reg i on                       (b) cartilag e  regio n      (c) target regio n (bone a nd cart ilage)    Figure 4. Re sult of segmen tation      Instead  of the avera ge of  S best ( x, y) , a n  improve d  coarsen e ss fe ature to d eal  with  textures having  multiple coa r sene ss prop erti e s  i s  a histo g ra m  cha r a c teri zi ng the  whol distrib u tion of  the best si ze s over the im age.     (2) Contr a st   Contrast  mea s ures h o w grey levels  q q  = 0, 1, ...,  q ma x , vary in the image  g  an to wh at   extent their d i stributio n is  bias ed to bl a ck  or  white.  The second -orde r  a nd n o r mali zed fo urth - order  central  moment s of the grey  level histogram  (empiri c al prob ability distribution), that is, the  var i anc e ,   σ 2 , and kurto s is,   α 4 , are use d  to define the contra st:      4 co n n F                                                                                    (14)       whe r 4 4 4 ma x 22 0 () P r ( q / g ) q qm  ma x 4 4 0 ( ) P r(q / g ) q qm   and  m  is the mean grey level,  i.e.  the first order mom ent  of the grey  le vel probability distribution. The value  n =0. 2 5  is  recomme nde d as the be st for discrimi na ting the textures.     (3) Dire ction degree   Deg r ee of di rection a lity is measured u s i ng t he freq u ency di stribut ion of orient e d  local  edge s ag ain s t their dire ctio nal angl es. T he edg e stre ngth  e(x,y)  a nd the directi onal an gle  a(x , y)   are  comp ute d  usin g the Sobel ed ge de tector a ppr oximating the pi xel-wi se x- a nd y-de rivatives  of the image:    (x , y ) 0 . 5 ( ( x , y ) (x , y ) ) xy e     1 ( x , y ) t a n ( ( x, y ) / ( x, y ) ) yx a      whe r e   x (x ,y)  and  y (x ,y )   are the h o ri zontal and ve rtical g r ey le vel differences bet wee n  the  neigh bou ring pixels,  re spe c tively.    A histog ram  H dir (a )  of qua ntized di re cti on value s  a i s  con s tru c ted  by countin numbe rs   of the  edge  p i xels  with the   corre s p ondin g  di re ctional   angle s   and  th e ed ge  stren g th g r eate r  th an  a predefin ed  threshold.  Th e hi stogram i s  relatively  u n iform fo r im age s with out  stron g  o r ient ation  and exhibits  pea ks for hi ghly dire ction a l image s. The deg ree of  directio nality relates to the   sha r pn ess of the pea ks:       peaks pw dir p peaks dir p a H a a rn F 1 2 ) ( ) ( 1                                                 (15)  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Research on  Beef Skeletal  Maturity Dete rm ination Based on Sh ape .... (Xiangyan Meng)  737 whe r e  n p  is th e num be r of  pea ks,  a p  is the p o sition  of  the pth  pea k,   w p  i s  the  ra n ge of th e an gl es   attributed to the p th  peak (that is, the range bet we en valleys around the pe ak),  r  de note s  a  norm a lizi ng f a ctor rel a ted  to quanti z ing  levels of th angle s   a , and   a  is th e q uan tized di re ctio nal  angle (cycli ca lly in modulo 180 o ).   Table 2 sho w the relati onship  b e tween  the   cattle  age   an d degree of  cartilage   ossificatio n . From the ta ble ,  we can  see  that t he deg ree of cartilag e  ossification  in the verteb rae  is the  mo st i m porta nt indi cator of  skele t al maturi ty. For  ”A” maturit y , the cartilage in the thorac ic  vertebrae is free of ossification; and  for ”E”   m a turity, there  is com p lete ly evidence  of  os sif i cat i o n .   Predi ction re sults a s  sho w n in Fig u re  5.  sho w  the predi ction a c curacy of ma turity  grad e.      Table 2. Rel a tionshi p between thor aci c   vertebral ca rtilage bo ne an d degree of skeletal matu ri ty  index  Skeletal maturit y   A B  Cattle age   Less than 24  months  24-36mont hs  36-48mont hs  48-72mont hs  More than 7 2 mo nths  cartilage  ossifi cation  Free of  ossifi cation  Small part  of ossificat i on  Most ossifi cation  Most ossifi cation  Complete ossific a tion        Figure 5. Evaluation of the degr ee of accura cy of cartil age       Artificial neu ral netwo rks  were train ed  to pr edic t  the maturity grades  from the textur e   feature s . Th e  neu ral  netwo rk output  was the m a tu rity grad es. The  netwo rks had   two  l a yers a n d   the log-sigm o i d function  was u s ed i n  e a ch laye r. Th e neu ral net work  wa s trai ned by u s ing  the   backward p r o pagatio n alg o r ithm in  Matla b . The  aver a ge a c curacy  of pre d ictio n  i s  8 6 .0%. Hat e use d  the hue  function of the HSL  colo r system  to se parate th e ob ject re gion, a nd the avera ge  accuracy of  his meth od i s  75% [9]. The re sult  sh owe d  that the pre d iction  accuracy of  our   method  prove d  efficient. T h e predi cted m a turity  grade s we re  com pared with  the  grade s fro m  the   trained  g r ad e r s. T he  re aso nably g ood  result s from th e two  very  different  set s  of  sa mple sh o w   that the pro c edure devel o ped in thi s  rese arch i s  fa irly robu st. T he metho d  we pro p o s ed f o r   cartila ge  and  bone  segm entation a n d  pre d ictio n   model fo r o ssifi cation  proved u s eful  for  determi ning t he maturity grade s.      5. Conclu sions   In this p ape r, we  have inv e stigate d  the   seg m entatio n metho d  of  cartila ge  and  bone  in   vertebra ima ges. Ho pfield  neural net work a nalys i s  wa s perfo rme d  to identify the ca rtilage  area  and bon e area. The re su lt proved the  image de sc ription and ne ural net work  modelin g is  an   effective met hod for  extra c ting ima ge f eature  re gion s. The  se gm entation met hod  woul d be  the   premi s e of au tomated beef  maturity gradi ng. For  com m ercial pu rpo s e, E-matu rity image wa s not  colle cted in  enterp r i s e. So the useful n e ss of  this o b ject re gion  segm entation  and re cog n ition  method warrants furth e r rese arche s . T he re sults  of  this wo rk al so contri bute to an automat ed  beef maturity gradi ng sy ste m       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 13, No. 2, June 20 15 :  730 – 73 8   738 Ackn o w l e dg ements   This  pap er i s  fund by the  spe c ial  scient ific  re se arch  plan p r oje c of Shaanxi P r ovince  Educatio n Office, NO.1 4JK 1341; Th e au thors  are  g r at eful to Haoyu e  Co rp., Cha ngchun, for t he  assista n ce gi ven with the  site for this  researc h .       Referen ces   [1]  La w r ence T E F a rro w   RL, Z o l ling e r BL, Spiv e y  KS.  T e chnic a l note: T he Unit ed States D epartme n t o f   Agricult ure b e e f  yie l d gr ade  e quati on re quir e s modificati on  to reflect the c u rrent lo ng issi mus muscle   area to hot car c ass  w e i ght rel a tions hip.  Jo ur nal of Ani m al S c ienc e.  200 8; 86: 1434 –1 43 8.  [2]  Acheson R, Woerner DR, Belk KE, Engle TE, et  al. Effects of qualit y   gra de,  y i eld grade, gender, and  cattle t y pe o n   the nutri ent co mpositi on of r e tail cuts from  the be ef loi n   and r oun d.  Me at Scienc e 201 4; 96(1): 44 7.  [3]  Beriain MJ, Indura i n  G, Carr T R , et al. Contrasting a ppr ais a ls  of qu alit y a nd val ue of b e e f carcasses   in Spa i n a nd th e Unite d  State s Revue Méd.  Vét.  2013; 16 4 ( 7): 337-3 42.   [4]  Craig i e C R , R o ss DW , Maltin CA, et al. T he relati ons hip  bet w e en vi de o  image  an al ysi s  (VIA), visual   classificati on, a nd sa lea b l e  me at  y i el d of sirl oi n an d fill et cuts of beef carc as ses differi ng i n   bree d an d   gen der.  Liv e stock Scienc e . 2013; 15 8: 169- 178.   [5]  Craig i e CR, N a vaj a s EA, Purchas RW, Maltin  CA, Bünger L., Hoskin SO, Ross DW,   Morris ST,   Roe he R. A revie w   of the d e vel opme n t an d use  of vid e o  imag e an al ysis (VIA) for b eef carcass   eval uatio n as  an alt e rnativ to the current   EUROP s y st em and  other  subjectiv e  s ystems.  Meat  Scienc e . 201 2; 92: 307 –31 8.   [6]  Jie w e n  Z ,  Muhua L, Hai d o n g  Z .   Segmentation of lon g issi mus dorsi   a n d  marblin g in ri be ye im agi n g   base d  o n  mat h ematica l  mor p hol og y.  T r ans a c tions of  the C h in ese  S o ci ety of Agric u ltura l   Engi neer in g 200 4;   20(1):1 4 3 -14 6 [7]  Muhu a L,  Jie w en Z ,  H a id on Z .   Segmentati o n of fat  an lea n  me at  in  b eef  imag es b a se on fuzz C- means cl usteri ng.  Non g ye G ongc he ng Xu e bao/T r ans actio n s of  the Chi n ese Soci ety of Agricultur al   Engi neer in g . 2004; 20( 2): 161 -163.   [8]  Can nel l R C , B e lk KE,  W i se J W , et al. On lin e ev alu a tio n   of  a comm ercia l  v i de o im ag an al ysis  s y ste m   (Comput er Visi on S y st em) to pred ict beef ca rcass red meat   y i e l d an d for augme n ting th e assig n ment   of U SDA  y i eld  grad es.  J Animal Science . 20 02; 80(5): 1 195 -120 1.  [9]  Hatem I,  T an J. Cartilag e  an d bon e segm e n tation i n  vert ebra im ag es.  Transactions of the ASAE 200 3; 46(5): 14 29- 14 34.   [10]  Hatem I, T an J, Gerrard  D E.  Determin a tio n  of  an imal   ske l e tal  m a turit y  b y  ima ge proc e ssing   Meat   Scienc e . 200 3; 65: 999-1 0 0 4 [11]  Hatem I,  T an J.  Cartilage  seg m e n tatio n  in vertebr a i m ages . 2000 A SAE Annual International  Meetin g, T e ch nical P apers: E ngi neer in g Sol u ti ons for a Ne w   C entur y; 20 0 0 ; 1: 1419- 143 0.  [12]  Muhu a L,  Jie w en Z ,   Xi ao bo Z .  Auto-segm en tation  of  carti l a ge  an d b o n e   a r eas  in th orac i c  vertebr ae   imag es . T r ansactions of the  CSAE . 2005; 2 1 (8): 110- 11 3.  [13] Guang ho ng  Z .   Meat Scienc e . Chin a Agric u ltu r al Press. Beij i ng. 199 9.   [14]  Z hang  YJ, Ge rgran d s JJ. S egme n tatio n  e v alu a tion  us in g u l timate m e asurem ent  acc u rac y .   SPIE 199 2; 165 7: 44 9-46 0.  [15]  Badu  Ra o M, Prabh akar a  Ra o B, Govard ha n A. Co ntent b a sed  im ag e ret r ieval  usi ng  do mina nt colo r ,   textur e a nd sh ape.  Inter natio nal J ourn a of  Engi neer in g S c ienc e a nd T e chno logy 201 1; 3(4): 2 887 - 289 6.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.