Hayvansal Üretimde Biyometrik Kimliklendirme ve Kayıt
Abstract
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.
Keywords
References
- 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.