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龙图腾网恭喜西北大学申请的专利一种金丝猴新个体识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115331134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210786124.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种金丝猴新个体识别方法是由邓鑫;刘佳;赵玄润;卫毅;许鹏飞;刘焘;郭松涛;杨璐瑶设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金丝猴新个体识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种金丝猴新个体识别方法，采用基于孪生网络和深度特征聚类算法，对无身份信息金丝猴图像数据按个体分类。通过三个模块分别是金丝猴面部图像预训练编码器模块，金丝猴的类别数量估计模块，以及无标签数据进行聚类模块。来解决实际中一些身份信息缺失的图像数据，无身份信息野生灵长类动物数据，最终导致无法进行身份识别的问题。进一步将识别准确率高的灵长类动物新个体补充到原有数据集中，进行数据增强，提高模型对新个体的识别能力。从实验结果可以看出，估计的类别个数与实际类别个数误差在3个以内，SS‑NIR在金丝猴新个体识别上具有很好的性能。

本发明授权一种金丝猴新个体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种金丝猴新个体识别方法，其特征在于，该方法采用基于孪生网络和深度特征聚类的自监督新个体识别算法，通过引入金丝猴面部图像预训练编码器模块、金丝猴类别数量估计模块、以及无标签数据聚类模块对无身份信息的金丝猴数据进行新个体识别，具体包括如下步骤：步骤S1：首先使用高分辨率的摄像头采集行金丝猴视频；步骤S2：对视频进行等间隔的分帧处理，分帧后金丝猴图像使用图像质量评估算法MUSIQ进行评估，将存在严重模糊，抖动的图像筛除；步骤S3：使用labelme软件对金丝猴面部进行标注，采用目标检测网络yolov5对含有金丝猴面部信息的图像进行面部检测；再将定位好的面部从图像分割出来，得到只包含金丝猴面部的图像；步骤S4：对检测得到的金丝猴面部图像数据进行预处理，裁剪尺寸到同一大小并对金丝猴面部图像进行矫正处理；步骤S5：将得到高质量金丝猴面部图像预训练编码器模块，用于提取金丝猴个体的视觉特征，通过从带标签数据中学习的先验知识减少聚类的模糊性，提高对新个体划分的准确率；步骤S6：利用孪生网络的结构从数据中学习面部视觉特征；具体实现步骤包括：步骤61：将高质量金丝猴图像数据输入编码器进行预训练，预训练模块采用的是ResNet-50的深度神经网络作为主干网络；步骤62：通过孪生网络编码器得到两个金丝猴图像的深度特征向量，并计算两个特征向量之间的余弦距离；步骤63：不断迭代基于孪生网络和深度特征聚类算法的自监督新个体识别的网络，通过反向传播，更新网络参数直到网络收敛；步骤S7：类别数量估计模块，用于估计金丝猴新个体的类别数量，通过知识迁移的方法利用带标记数据的先验知识估计无标签数据的类别个数；具体实现步骤包括：步骤S71：通过带标签数据的先验知识，使用K-means多次对带标签数据和无标签数据集进行聚类，并不断估计和更新无标签数据的类数量；步骤S72：计算两个质量指数来检查得到的聚类结果，其中一个质量指数是检查带标签数据的质量，它的类别数量是已知的；步骤S73：无标签数据的类别数量会被估计为使两个质量指数最大的一个；步骤S8：聚类分析模块，通过聚类算法对无标签数据进行聚类，达到个体识别的目的；具体实现步骤包括：步骤S81：通过步骤S7类别数量估计模块估计出了无标签数据的类别个数，再利用聚类算法对新个体数据赋予标签；步骤S82：利用ResNet-50与K-means聚类算法交替训练的方式，更新ResNet-50的网络参数；步骤S83：将同一金丝猴个体下的图像归为一类，赋予每张图像一个伪标签；步骤S9：将识别准确率高的金丝猴新个体补充到原有数据集中，进行数据增强。

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