典型文献
基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法
文献摘要：
牦牛个体身份标识是实现个体建档、行为监测、精准饲喂、疫病防控及食品溯源的前提.针对智慧畜牧智能化、信息化等养殖平台中动物个体识别技术应用需求,本研究提出一种基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法(Transfer Learning-Multiscale Feature Fusion-VGG,T-M-VGG).以预训练的视觉几何组网络(Visual Geometry Group Network,VGG)为骨干网络构建基于迁移学习的卷积神经网络模型,获取其Block3、Block4、Block5输出的特征图,分别用F3、F4、F5表示,将F3和F5经过三个不同膨胀系数的空洞卷积组成的并行空洞卷积模块增大感受野后,送入改进的特征金字塔进行多尺度特征融合;最后利用全局平均池化代替全连接层分类输出.试验结果表明,本研究提出的T-M-VGG算法在194头牦牛的38,800张数据集中识别准确率达到96.01％,模型大小为70.75 MB.随机选取12张不同类别牦牛图像进行面部遮挡测试,识别准确率为83.33％.本算法可以为牦牛脸部识别研究提供参考.
文献关键词：
牦牛;脸部识别;迁移学习;特征金字塔;T-M-VGG
中图分类号：
作者姓名：
陈占琦;张玉安;王文志;李丹;何杰;宋仁德
作者机构：
青海大学计算机技术与应用系,青海西宁810016;青海省玉树州动物疫病预防控制中心,青海玉树815000
文献出处：
引用格式：
[1]陈占琦;张玉安;王文志;李丹;何杰;宋仁德-.基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法)[J].智慧农业（中英文）,2022(02):77-85
A类：
脸部识别,Block3,Block4,Block5
B类：
迁移学习,多尺度特征融合,牦牛,识别算法,个体身份,身份标识,建档,行为监测,精准饲喂,疫病防控,食品溯源,智慧畜牧,个体识别,应用需求,Transfer,Learning,Multiscale,Feature,Fusion,VGG,预训练,视觉几何,组网,Visual,Geometry,Group,Network,骨干网络,网络构建,卷积神经网络模型,特征图,F3,F4,F5,膨胀系数,并行空洞卷积,卷积模块,感受野,送入,特征金字塔,全局平均池化,全连接层,识别准确率,MB,面部遮挡
AB值：
0.36726
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