本文主要研究内容
作者秦兴,宋各方（2019）在《基于双线性卷积神经网络的猪脸识别算法》一文中研究指出：为了实现对猪的精准活体身份识别,基于现有的双线性卷积神经网络(Bilinear-CNN),提出了一种非侵入式的猪面部识别模型。利用在图像特征提取上具有优良效果的VGG-16网络作为特征提取器,并将不同层次的提取特征做外积融合以形成最终的个体身份特征,最后,利用全连接层对其进行分类。实验结果表明:识别模型能对不同光照、角度、表情和姿态的猪脸进行识别,在200头猪的2 110张测试图像集中,识别准确率达到95.73%。
Abstract
wei le shi xian dui zhu de jing zhun huo ti shen fen shi bie ,ji yu xian you de shuang xian xing juan ji shen jing wang lao (Bilinear-CNN),di chu le yi chong fei qin ru shi de zhu mian bu shi bie mo xing 。li yong zai tu xiang te zheng di qu shang ju you you liang xiao guo de VGG-16wang lao zuo wei te zheng di qu qi ,bing jiang bu tong ceng ci de di qu te zheng zuo wai ji rong ge yi xing cheng zui zhong de ge ti shen fen te zheng ,zui hou ,li yong quan lian jie ceng dui ji jin hang fen lei 。shi yan jie guo biao ming :shi bie mo xing neng dui bu tong guang zhao 、jiao du 、biao qing he zi tai de zhu lian jin hang shi bie ,zai 200tou zhu de 2 110zhang ce shi tu xiang ji zhong ,shi bie zhun que lv da dao 95.73%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自杭州电子科技大学学报(自然科学版)的秦兴,宋各方，发表于刊物杭州电子科技大学学报(自然科学版)2019年02期论文，是一篇关于猪脸识别论文,细粒度分类论文,卷积神经网络论文,多层次融合论文,杭州电子科技大学学报(自然科学版)2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自杭州电子科技大学学报(自然科学版)2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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