近日，機器視覺與農(nóng)業(yè)機器人創(chuàng)新團隊在動物面部智能識別方面取得新進展，提出一種多尺度對比圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，解決非限定條件下的動物面部識別問題。 據(jù)介紹，牲畜個體差異化管理在大規(guī)模養(yǎng)殖中需求呈快速增長態(tài)勢。目前畜牧養(yǎng)殖環(huán)境中對動物身份的識別主要依靠人眼識別或是侵入識別的方式，人眼識別效率低下且極容易誤判，而侵入識別需要給動物加施標識，易感染和引起應(yīng)激反應(yīng)。基于面部識別的無損化動物身份識別方法，既可高效管理又有利于動物個體行為分析判斷。 該研究提出基于集合圖像的動物面部識別策略，利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (GCN) 來構(gòu)建對比的語義關(guān)系，激活集合間更具對比性的信息，聚合臉部集合特征，有效改善對極端數(shù)據(jù)的處理效果。設(shè)計的基于臉部原型 (Face Prototype) 的多尺度面部原型圖結(jié)構(gòu)可以獲取更豐富的臉部語義信息，從而提升識別準確率。在無約束環(huán)境下的動物面部識別任務(wù)中，該方法不僅較單幀識別方法有極大的改進，同時相較目前最新的同類方法也有較大的性能提升。研究成果為智慧養(yǎng)殖場景下動物身份識別技術(shù)相關(guān)研究提供了新的思路和解決方案。
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