摘要
针对传统的牛个体身份识别需借助外部工具而产生的管理上的安全隐患及对牛身体的刺激和物理伤害问题,提出基于图像方法的牛脸生物特征提取的方法进行身份识别.同时,由于CNN对硬件设施有高要求并且识别精度低、速度慢,以及传统机器学习方法对先验知识的依赖性,考虑到牛脸数据采集困难的小样本问题,以及自然野外光照、视角、距离、运动等客观环境因素与牛脸特征复杂性,提出以CNN为主体且引入ResNet和SVM相结合的牛脸识别与检测的算法与模型,其较传统的CNN网络结构具有训练收敛速度快、识别率高及泛化性强等特点.在Andriod平台下运用该轻量型模型设计了安卓手机APP,完成了方便快捷的实时识别目标,并通过了实验验证,实验结果准确率达95.1％以上.
基金项目
人工智能与自主创新人才培养项目(5112111004)
国家科技部重点研发计划(2018AAA0101000)
国家科技部重点研发计划(2017YFF0205306)
国家科技部重点研发计划(WQ20141100198)
国家自然科学基金(91648117)
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