基于深度学习的马面部识别探究

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：由于传统的生物识别方式具有易造假、易引发应激等缺点,不利于现代马业的健康发展,因此该文综述近年来计算机视觉在畜牧业生物识别的应用进展,同时又建立基于DenseNet、EfficientNet、MobileNet、ResNet的4种不同神经网络模型的马面部识别方法.通过分析4种神经网络的训练结果可以得出结论,101层的ResNet网络结构表现最优,准确率为0.935、精确率为0.944、召回率为0.929.因此,深度学习技术在马面部识别系统的应用具有可行性,可以为马匹非接触性个体识别提供新的思路和方法.

作者：

李欣泽、白东义、芒来、图格琴、丁文淇、刘慧莹、贾紫洁

展开 >

作者单位：

内蒙古农业大学,呼和浩特 010000

关键词：

面部识别个体识别马产业 ResNet 非接触识别

基金：

内蒙古自治区科技重大专项

项目编号：

ZD20190039

出版年：

2023

DOI：

10.20028/j.zhnydk.2023.08.002

智慧农业导刊

ISSN：

年,卷(期)：2023.3(8)

参考文献量8