Ekolojik Hayvancılıkta Biyometrik Kimliklendirmenin Kullanılabilirliği

Abstract

Ekolojik hayvancılıkta elde edilen ürünlerin tüm girdi ve üretim aşamalarının takip edilerek tüketiciye güvenilir ve sağlıklı olarak sunulması gerekmektedir. Bunu sağlamanın en temel yolu üretimden tüketime kadar tüm sürecin kontrol edilmesi, bunun için de kayıt altına alınması gerekmektedir. Ekolojik hayvansal üretimde temel girdi olan hayvan materyalin organik üretime uygun olup olmadığının anlaşılmasının en temel yolu kimliklendirilmiş olmasına dikkat edilmesidir. Hayvanların tanımlanmasıyla ilgili standartları ve kuralları geliştiren Uluslararası Hayvan Kayıt Komitesi (ICAR)’ne göre hayvancılıkta kullanılan geleneksel tanımlama ve kimliklendirme yöntemleri yerini günümüzde elektronik ve biyometrik kimliklendirme gibi sistemlere bırakmaya başlamıştır. Bu yöntemler, anılan süreci kolaylaştırmakta ve öncekilere göre daha fazla avantaj sağlamaktadır. Söz konusu yeni yöntemler, elektronik alet ve ekipmanların kullanımını sağlayan yazılımlar ile birlikte çalışabilen ve bu yazılımlara entegrasyonu kolay kimliklendirme yöntemleridir. Organik üretimde çiftlik hayvanlarının doğal davranışlarının tüm hallerini göstermeleri ve buna bağlı olarak hayvan refahının üst düzeyde olması arzu edilmektedir. Bu nedenle biyometrik kimliklendirme üretim sonucu ürünlerin sağlıklı, güvenilir ve tercih edilmesi açısından önemlidir. Çalışmada biyometrik kimliklendirme yöntemlerinin, ekolojik hayvancılıkta kullanılabilirliği, yöntemlere göre ele alınarak değerlendirilmesi ekolojik hayvansal üretimde envanterlerin doğru ve güvenilir bir şekilde elde edilebilmesi için bu yöntemlerin kullanılması, hayvancılık politika ve stratejilerinin sağlıklı bir şekilde yürütülebilmesi, çevreye duyarlılık ve insan sağlığı bakımından katkı sunabilir.

Keywords

• Biyometrik kimliklendirme,Ekolojik hayvancılık,Hayvan refahı

Usability for Biometric Identification in Ecological Animal Farming

Abstract

It is necessary to follow the production stages of the products obtained from ecological livestock to be presented to the consumer as reliable and healthy.The most basic way to achieve this is to control and record the entire process from production to consumption. The most basic way to understand whether animal material, which is the basic input in ecological animal production, is suitable for organic production, is to make sure that it is identified. According to the International Committee for Animal Recording (ICAR), which develops standards and guidelines for the identification of animals, traditional identification and identification methods used in livestock are now being replaced by systems such as the electronic and the biometric identification. These methods facilitate the process and provide advantages over the previous ones. These new methods are type of identification methods that are easy to use and integrate with software that can work with and provide software that enables the use of electronic devices and equipment. It is desirable that the requirement of ecological animal husbandry is to show all the natural behaviors of livestock and that the animal welfare should be at a high level. For this reason, the use of biometric identification is important for the healthy, reliable and preferred products.In this study, biometric identification methods, the usability of ecological animal farming were evaluated according to methods. These methods should be used in order to obtain the inventories accurately and reliably in ecological animal production. Carrying out livestock policies and strategies in a healthy way can contribute to environmental sensitivity and human health.

Keywords

• Biometric identification,Ecological animal farming,Animal welfare

References

1. Anonim, 2011. Hayvan Hakları, Hayvanların Korunması ve Refahı. T.C. Avrupa Birliği Bakanlığı, Ankara.
2. Anonim, 2017a. Biometrics for animals. http://biometrics.mainguet.org/ types/animals.htm (Erişim Tarihi: 23.08.2017).
3. Anonim, 2017b. Utilizing Iris Biometrics for Animal Identification. http://www.iritech.com/blog/iris-biometrics-animal-identification/ (Erişim Tarihi: 22.08.2017).
4. 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).
5. Anonim, 2018. Elektronik Kimliklendirme Etiketleri. http://www.vetident.com/index.aspx?Page=163&m=233&l=1 (Erişim Tarihi:20.11.2018).
6. 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 Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 143-152.
7. 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.
8. 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.

9. Burghardt, T. 2008. Visual animal biometrics: automatic detection and individual identification by coat pattern. PhD thesis, University of Bristol, UK.
10. Burghardt, T., Campbell, N. 2007. Individual Animal Identification using Visual Biometrics on Deformable Coat Patterns. International Conference on Computer Vision Systems (ICVS07) 5, 1–10.
11. Çelikyürek, H., Karakuş, K. 2017. Hayvansal üretimde biyometrik kimliklendirme ve kayıt, Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 22 (2): 211-218.
12. Erdem, O.A., Tuna, H. 2008. büyükbaş hayvan takibinde uluslararası elektronik veritabanı oluşturulması ve Türkiye için uygulanması, e-Journal of New World Sciences Academy, Natural and Applied Sciences 3 (2): 268-287.
13. Kakıcı, A., 2008. Biyometrik tanıma sistemleri. http://www.ahmetkakici.com/ genel/biyometrik-tanima-sistemleri. (Erişim Tarihi: 15.08.2017).
14. Kumar, S., Singh, S. K. 2014. Biometric recognition for pet animal. Journal of Software Engineering and Applications 7(05): 470.
15. 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.
16. 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.
17. 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.
18. Monro, D. 2006. Biometric Identification. U.S. Patent Application No. 11/399,752.
19. 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.
20. 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.
21. Nauta,W.J.,Roep, D.,Baars, T. 2005. Animal breeding in organic dairy farming: an inventory of farmers' views and difficulties to overcome.NJAS-Wageningen Journal of Life Sciences 53(1): 19-34.
22. Nauta, W.J. 2009. Selective Breeding in Organic Dairy Production; PhD thesis; Institute of Animal Science (WIAS). Wageningen University.
23. Nilsson, K., Rognvaldsson, T., Cameron, J., Jacobson, C. 2006. Biometric identification of mice. In Pattern Recognition, 2006. ICPR 2006. 18th International Conference on (4: 465-468). IEEE.
24. Rahman, G. 2006. Do endangered sheep breeds have an advantage in organic farming? In: Atkinson, Chris and Younie, David (Eds.) What will organic farming deliver?, AAB Office, Warwick, UK, Aspects of Applied Biology, no. 79: 247-252.
25. Rahman, G, Godinho, D. (Ed). 2012. Tackling the Future Challenges of Organic Animal Husbandry. Proceedings of the 2nd IFOAM / ISOFAR International Conference on Organic Animal Husbandry, Hamburg / Trenthorst, Germany, September 12-14.
26. 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.
27. Spengler Neff, A., Mahrer, D., Moll, J., Burren, A., Flury, C. 2012. Analyses of different brown cattle breeds and their crosses in Switzerland, EAAP-meeting, Bratislava, August 27-31.
28. 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).
29. Yalçın, H.,Baykan, Ö.K. 2013. Hayvanlarda Alternatif ve Yeni Biyometrik Kimliklendirme Yöntemleri. TÜBİTAK Bilim ve Teknik Dergisi 46(549):68-71.
30. Yeşilbağ, D. 2004. Tarımsal ve Hayvansal Ürünlerde Modern Biyoteknoloji ve Organik Üretim. Uludag Univ. J. Fac. Vet. Med.23 (1-2-3): 157-162.
31. 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.