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申请/专利权人：吉林大学
申请日：2022-05-10
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN114926858B
主分类号：G06V40/10
分类号：G06V40/10;G06V10/20;G06V10/46;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.09.06#实质审查的生效;2022.08.19#公开
摘要：本发明涉及动物面部识别技术领域，具体涉及一种基于特征点信息的深度学习的猪脸识别方法，包括步骤：S1、制备数据集；S2、将猪脸特征点识别数据集与人脸特征点识别数据集进行结构计算，构建猪脸人脸匹配数据集；通过形变神经网络进行训练，生成猪脸形变模型；生成形变后的猪脸图像，对人脸特征点检测模型进行微调，生成猪脸特征点检测模型；S3、对猪脸识别数据集进行特征点识别，并加入注意力机制进行处理；S4、通过使用分类卷积神经网络对输入的猪脸图像进行识别。本发明的方法开创性的制备了猪脸特征点数据集，使用了全新的标注标准，通过形变神经网络、人脸猪脸匹配以及特征点检测网络微调的方法实现了猪脸的特征点检测。
主权项：1.一种基于特征点信息的深度学习的猪脸识别方法，其特征在于，所述猪脸识别方法包括步骤：S1、通过对猪脸进行图像采集制备数据集，所述数据集包括猪脸特征点识别数据集和猪脸识别数据集；S2、将所述猪脸特征点识别数据集与人脸特征点识别数据集进行结构计算，构建猪脸人脸匹配数据集；通过形变神经网络对所述猪脸人脸匹配数据集进行训练，生成猪脸形变模型；通过所述猪脸形变模型，生成形变后的猪脸图像，通过所述形变后的猪脸图像，对人脸特征点检测模型进行微调，生成猪脸特征点检测模型；S3、通过所述猪脸特征点检测模型，对所述猪脸识别数据集进行特征点识别，并加入注意力机制进行处理；S4、基于注意力机制处理后的猪脸特征点检测模型，通过使用分类卷积神经网络对输入的猪脸图像进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于特征点信息的深度学习的猪脸识别方法
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