一种基于AI的牛脸识别方法.pdf
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一种基于AI的牛脸识别方法.pdf
本发明的实施例公开一种基于AI的牛脸识别方法,涉及图片识别技术领域。所述方法,包括:通过设置于牛棚门口的摄像头采集经过的牛的图片;通过计算机视觉算法,识别出采集的每幅图片中每只牛的面部特征;将当前识别的牛的面部特征与预设数据库中存储的已知牛的面部特征进行特征匹配;其中,所述牛的面部特征至少包括牛眼睛的轮廓特征点、牛脸部的轮廓特征点;获取与当前识别的牛的面部特征匹配度最高的已知牛的身份信息,作为当前识别的牛的身份信息。本发明通过计算机视觉算法,通过牛的面部识别获得牛的身份,实现了在非接触的情况下准确地识别牛
基于卷积神经网络的牛脸识别方法研究.docx
基于卷积神经网络的牛脸识别方法研究基于卷积神经网络的牛脸识别方法研究摘要:随着农业科技的发展,牛脸识别技术在畜牧业中的应用日益广泛。本文通过研究卷积神经网络在牛脸识别中的应用,提出了一种基于卷积神经网络的牛脸识别方法。首先,介绍了牛脸识别的背景和重要性。然后,详细介绍了卷积神经网络的原理和基本结构。接着,提出了一种三层卷积神经网络的牛脸识别模型。最后,通过实验验证了该模型的有效性。实验结果表明,该方法在牛脸识别中具有较高的准确率和稳定性。关键词:卷积神经网络、牛脸识别、识别模型、准确率、稳定性1.引言农业
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本申请实施例公开了一种基于神经网络的牛脸识别方法、装置、设备及介质,涉及人工智能图像识别技术领域。该方法包括:接收输入的数据源,解析数据源以获取其中包含牛脸图像的待识别图片;将所述待识别图片输入到预先训练的神经网络模型,执行关于牛脸的特征提取,生成图像特征;读取特征数据库,将所述图像特征与特征数据库中的牛脸图片特征进行比对;根据比对的结果输出相似度最高的牛脸图片作为识别结果。本申请支持单幅图片、多幅图片以及直接利用视频进行牛脸识别,兼容性强、使用灵活,无需对神经网络的特征提取进行大规模的牛脸数据训练,减低
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针对在复杂环境牧场时由于牧场环境光照和摄像头差异导致算法在新环境的识别性能显著下降的问题,本发明公开了一种改进光照与摄像头差异的牛脸识别方法,构建Style‑ResNet模型进行牛脸识别。本发明在ResNet模型的基础上对复杂牛场环境设计了全新的特征归一化。style‑block利用批归一化后的特征和风格归一化特征计算残差特征,并通过自注意力机制从残差特征中恢复实例归一化丢失的识别特征,并公开了Style‑Loss损失函数,在拉近风格归一化特征和识别特征之间的距离的同时拉远风格归一化特征和分割特征之间的距
一种基于AI换脸视频的原脸图像智能还原方法和系统.pdf
本发明提供了一种基于AI换脸视频的原脸图像智能还原方法和系统,其方法包括:S1:获取待还原对象的AI换脸视频集合;S2:提取所述AI换脸视频集合的共性特征,基于所述共性特征确定出所述待还原对象在预设脸部状态下的脸部特征;S3:基于所述脸部特征和预设头骨模型还原出所述待还原对象在预设脸部状态下对应的原脸图像;用以基于对待还原对象的大量AI换脸视频进行共性特征提取,获得待还原对象在预设脸部状态下的脸部特征,基于脸部特征还原出待还原对象在预设脸部状态下对应的原脸图像,减小了因为AI换脸视频出现的信息真实性危机。