Hayvansal Üretimde Biyometrik Kimliklendirme ve Kayıt

Tüketicilerin besin güvenliği konusunda giderek artan hassasiyetleri sonucu hayvan sağlığı ve hayvansal ürünlerin güvenliğiyle ilgili alanlarda; ürünlerin kaynağı ve üretim aşamalarının izlenmesi gibi konularda daha fazla bilgi sahibi olma istekleri artmaktadır. Uluslararası Hayvan Kayıt Komitesi (ICAR) hayvanların tanımlanmasıyla ilgili olarak standartlar ve kurallar geliştirdikten sonra, hayvancılıkta kullanılan geleneksel tanımlama ve kimliklendirme yöntemleri (dövme, damgalama, kulak çentiği vs.) yerini günümüzde elektronik ve biyometrik kimliklendirme gibi sistemlere bırakmaya başlamıştır. Bu yöntemler, anılan süreci kolaylaştırmakta ve öncekilere göre daha fazla avantaj sağlamaktadır. Hayvan tanımlama ve izlenebilirlik sisteminin gerekliliklerini karşılayacak yöntemin; farklı hayvan türü için kolay uygulanabilir, hayvan refahını sağlayan, veriye hızlı ulaşımı sağlayabilecek, oluşturulacak veri tabanının hayvanların tanımlanmasını ve orijin işletmenin izlenebilirliği ve ulusal veri tabanları arasında güvenli bir şekilde iletilebilmesi gerekmektedir. Hayvanların kimliklendirilmesinde kullanılan biyometrik yöntemler; burun baskısı, yeni kayıtların soylarını doğrulamak için DNA genotiplemesi, hayvanın doğumundan ölümüne kadar değişmeyen ve her hayvan için benzersiz olan retinaya ait damar dokusunun görüntüsüdür. Kullanılan bu yöntem diğer kimliklendirme yöntemlerine göre gelecek yıllar için avantajlar sağlamaktadır. Kimliklendirmede görüntülerin çok hızlı bir şekilde çekilebilmesi, depolanabilmesi ve tekrar kullanılmak üzere çıkarılması gibi avantajlardan bahsetmek mümkündür. Sistemde kayıtlı olan hayvandan istenilen bilgilerin alınmasından, hayvanın bulunduğu yerin tespitine kadar birçok bilgiyi almanın maliyeti bir adet elektronik küpenin maliyetinden daha ucuz olması da bu avantajlar arasındadır. Hayvan hareketlerinin kontrol altına alınması ve takibi, hastalıkların önlenmesi ve izlenmesinde veri tabanı oluşturulması ülkeler için önemlidir. Hayvancılık desteklemelerinden yararlanılan hayvanlar ile doğumdan kesime kadar bu hayvanların ülke içindeki hareketlerinin sistemden takip edilebilmesi, haksız kazançların önüne geçilerek üretici ve tüketici mağduriyetinin giderilmesi için son derece önemlidir.

Anahtar Kelimeler:

Hayvancılık, Biyometrik, Kimliklendirme, Gıda Güvenliği

Biometric Identification and Recording in Livestock

Consumers are increasingly sensitive about food safety. In areas related to animal health and the safety of animal products; there is a desire to have more information on the subjects such as the source of the products and the monitoring of the production process. The International Animal Registration Committee (ICAR) has begun releasing traditional identification and identification methods used in livestock (battering, stigmatization, ear snick, etc.) to systems such as electronic and biometric identification, after developing standards and rules for animal identification. These methods facilitate the named process and provide advantages over the prior art. The method to meet the requirements of the animal identification and traceability system; Easy to implement for different species of animals, providing animal welfare, fast access to the database, the database to be created needs to be identified and the originator must be able to communicate between traceability and national databases in a secure manner. Biometric methods used in animal identification; nasal pressure, DNA genotyping to confirm the origins of new recordings, retinal vascular tissue that is unique for each animal and does not change from the birth to the death of the animal. This method, according to other identification methods, provides advantages for years to come. It is possible to mention advantages such as the ability to capture, store and retrieve images for reuse very quickly. These advantages include the cost of getting a lot of information from the animal's registered animal information to the place where the animal is found is cheaper than the cost of an electronic cube. Establishment of databases for control, follow-up, disease prevention, recording and monitoring of animal movements is important for countries. Animals benefiting from livestock support should be able to follow the system from birth until death. It is necessary to avoid the unfair gains and to eliminate the victim of the animal breeder and the consumer. It is very economically important that the identification, registration and animal movements are done in the right way.

Keywords:

Livestock, Biometric, Identification, Food Safety,

PDF

___

Anonim, 2017a. Biometrics for animals. http://biometrics.mainguet.org/ types/animals.htm, Erişim Tarihi: 23.08.2017.
Anonim, 2017b. Utilizing Iris Biometrics for Animal Identification, http://www.iritech.com/blog/iris-biometrics-animal-identification/, Erişim Tarihi: 22.08.2017.
Anonim, 2017c. Iris Recognition vs. Retina Scanning – What are the Differences?, http://www.m2sys.com/blog/biometric-hardware/iris-recognition-vs-retina-scanning-what-are-the-differences/, Erişim Tarihi: 17.08.2017.
Anonim, 2017d. Biometric Animals, http://www.bromba.com/knowhow/ BiometricAnimals.htm, Erişim Tarihi: 25.08.2017.
Anonim, 2017e. What is SLOOP?, http://sloop.mit.edu/, Erişim Tarihi: 26.08.2017.
Awad, A. I., Hassanien, A. E., Zawbaa, H. M. (2013). A cattle identification approach using live captured muzzle print images. In Advances in Security of Information and Communication Networks (pp. 143-152). Springer, Berlin, Heidelberg.
Aydın, A., (2007). Hayvanların Kimliklendirilmesi ve Kayıt Altına Alınmasının Göreceli Karşılaştırılması, İzlenebilirlik. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı, Dış İlişkiler ve Avrupa Birliği Koordinasyon Dairesi Başkanlığı. AB Uzmanlık Tezi, Ankara.
Bugge, C. E., Burkhardt, J., Dugstad, K. S., Enger, T. B., Kasprzycka, M., Kleinauskas, A., Vetlesen, S. (2011). Biometric methods of animal identification. Course notes, Laboratory Animal Science at the Norwegian School of Veterinary Science, p:1-6.
Burghardt, T. (2008). Visual animal biometrics: automatic detection and individual identification by coat pattern. PhD thesis, University of Bristol, UK.
Burghardt, T. and Campbell, N. (2007). Individual Animal Identiﬁcation using Visual Biometrics on Deformable Coat Patterns. International Conference on Computer Vision Systems (ICVS07) 5, 1–10.
Erdem, O.A., Tuna, H., (2008). Büyükbaş Hayvan Takibinde Uluslararası Elektronik Veritabanı Oluşturulması ve Türkiye İçin Uygulanması, e-Journal of New World Sciences Academy, Natural and Applied Sciences, 3, (2), A0069, 268-287.
Kakıcı, A., (2008). Biyometrik tanıma sistemleri; http://www.ahmetkakici.com/ genel/biyometrik-tanima-sistemleri. Erişim Tarihi: 15.08.2017.
Kumar, S., and Singh, S. K. (2014). Biometric recognition for pet animal. Journal of Software Engineering and Applications, 7(05), 470.
Lahiri, M., Tantipathananandh, C., Warungu, R., Rubenstein, D. I., Berger-Wolf, T. Y. (2011). Biometric animal databases from field photographs: identification of individual zebra in the wild. In Proceedings of the 1st ACM international conference on multimedia retrieval (p. 6). ACM.
Lu, Y., He, X., Wen, Y., Wang, P. S. (2014). A new cow identification system based on iris analysis and recognition. International Journal of Biometrics, 6(1), 18-32.
Matey, J. R., Bergen, J. R. (2010). Methods and systems for biometric identification. U.S. Patent No. 7,751,598. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
Monro, D. (2006). Biometric Identification. U.S. Patent Application No. 11/399,752.
Mori, T., Kuno, Y., Yamakita, O., Tsukada, M. (2000). U.S. Patent No. 6,081,607. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
Mörwald, T., Prankl, J., Zillich, M., Vincze, M. (2015). Advances in real-time object tracking. Journal of Real-Time Image Processing, 10(4), 683-697.
Musgrave, C., Cambier. J.L. (2002). System and method of animal identification and animal transaction authorization using iris patterns. U.S. Patent No. 6,424,727.
Nilsson, K., Rognvaldsson, T., Cameron, J., Jacobson, C. (2006). Biometric identification of mice. In Pattern Recognition, 2006. ICPR 2006. 18th International Conference on (Vol. 4, pp. 465-468). IEEE.
Skaggs, R., Crawford, T. (2007). Livestock Identification in New Mexico: Current Status and Implications for National Animal Identification. Agricultural Experiment Station Research Bulletin #792, New Mexico State University, July 2007.
Stahl, H., Schädler, K., Hartung, E. (2008). Capturing 2D and 3D biometric data of farm animals under real-life conditions. In Proceedings in international conference of agricultural engineering, SPC03 C (Vol. 1034).
Yalçın, H. ve Baykan, Ö.K. (2013). Hayvanlarda Alternatif ve Yeni Biyometrik Kimliklendirme Yöntemleri. TÜBİTAK Bilim ve Teknik Dergisi, Ağustos, Y:46, Sayı:549, s:68-71.
Zhou, D. (2014). Real-time animal detection system for intelligent vehicles. M.S. thesis, School Elect. Eng. Comput. Sci., Univ. Ottawa, Ottawa, ON, Canada, 2014.