[发明专利]一种基于深度学习的犬脸识别方法有效
| 申请号： | 202010256214.0 | 申请日： | 2020-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN111382727B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 胡健;王大勇;夏豪;张龙;庞观寿;汤才宝 | 申请（专利权）人： | 安徽睿极智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/20;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥洪雷知识产权代理事务所(普通合伙) 34164 | 代理人： | 赵可 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市合肥高新技*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的犬脸识别方法。本发明包括如下步骤：对犬只图像构造图像金字塔，将金字塔中的图像送入第一检测网络，得到大量候选犬脸区域；对候选犬脸区域进行过滤和调整，送入第二检测网络，得到最终的犬脸区域；基于脸部特征点对犬脸图像进行仿射变换，得到对齐后的犬脸图像；将对齐后的犬脸图像缩放到合适尺寸，并进行归一化后，送入特征提取网络，得到犬脸特征；重复上述步骤构造包含犬只信息和犬脸特征的犬只底库；计算待识别的犬只图像的犬脸特征与犬只底库中每个犬脸特征的欧式距离，欧式距离最小的即为最终识别出的犬只。本发明训练特征提取网络时使用TripletLoss损失函数进行反向传播和优化，提高了算法效率和识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 识别 方法 | ||
【主权项】：
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