[发明专利]一种基于深度神经网络的牛脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的牛脸识别方法，包括如下步骤：1.从奶牛的正面照片中检测出牛脸和耳标，获得牛脸和耳标在照片中的位置和大小信息；2.使用深度卷积网络算法提取牛脸图片的抽象特征，记为X1：一个由128个的实数组成的向量；3.使用BiLSTM和CTC构成的深度循环网络识别耳标号，将耳标图片转成文字；4.用耳标号从牛脸库中检索出相应的奶牛及其抽象特征，记为X2；5.比较两个牛脸的抽象特征的相似性，此处计算X1、X2两个向量的余弦相似性或欧式距离。本发明基于深度神经网络的方法在人脸识别中能获取极高的准确率，再使用迁移学习技术对人脸识别的算法和模型进行修改优化，使之在牛脸识别的场景也能达到超高准确率，可在大型奶牛场里使用。

主权项

1.一种基于深度神经网络的牛脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1.从奶牛的正面照片中检测出牛脸和耳标，获得牛脸和耳标在照片中的位置和大小信息；2.使用深度卷积网络算法提取牛脸图片的抽象特征，记为X1：一个由128个的实数组成的向量；3.使用BiLSTM和CTC构成的深度循环网络识别耳标号，将耳标图片转成文字；4.用耳标号从牛脸库中检索出相应的奶牛及其抽象特征，记为X2；5.比较两个牛脸的抽象特征的相似性，此处计算X1、X2两个向量的余弦相似性或欧式距离；6.最终判断此奶牛是否在牛脸库中。