【摘 要】
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随着国内外宠物行业的快速发展,以宠物狗为代表的家庭宠物占据着市场主要份额,但宠物狗引发的管理问题越来越突出,对宠物狗的身份识别则成为提高管理宠物狗效率的关键。常见的宠物狗身份识别方案仅限于小范围推广,而狗脸识别技术不但可以有效识别宠物狗个体身份信息,而且具有成本低和方便快捷等优势,利于大范围推广应用。根据上述现实背景,本文主要对狗脸品种识别算法进行了研究,提出两种识别方案,具体工作如下:第一部分,
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随着国内外宠物行业的快速发展,以宠物狗为代表的家庭宠物占据着市场主要份额,但宠物狗引发的管理问题越来越突出,对宠物狗的身份识别则成为提高管理宠物狗效率的关键。常见的宠物狗身份识别方案仅限于小范围推广,而狗脸识别技术不但可以有效识别宠物狗个体身份信息,而且具有成本低和方便快捷等优势,利于大范围推广应用。根据上述现实背景,本文主要对狗脸品种识别算法进行了研究,提出两种识别方案,具体工作如下:第一部分,对三种公共狗脸图像数据集进行了重新筛选和划分,使狗脸图像符合本文任务需求。针对狗脸图像中存在噪点过多、亮暗不一和狗脸轮廓不清晰等问题,提出了一种结合双边滤波算法和RGB-HSI变换算法等多算法图像增强方案。该融合算法有效解决了上述问题,获得了较为理想的图像增强效果,为后续模型获取狗脸图像中更多的有效特征点奠定了基础。第二部分,设计了一种基于卷积神经网络的狗脸品种识别网络模型。首先,采用批标准化算法、Dropout算法和Adam算法等算法对设计的网络模型进行优化,获得了92.03%的狗脸品种识别率;然后,对第一部分的图像增强算法是否有利于提高上述网络模型的识别率等方面做了分析说明;最后,使用混淆矩阵来评估模型分类效果。第三部分,设计了一种基于迁移学习的狗脸品种识别网络模型。首先,使用Celeb A人脸图像数据集对谷歌Efficient Net-B7模型预训练来获得源域网络模型;然后,对源域网络模型的全连接层和Softmax分类层做参数调整,获得了96.83%的狗脸品种识别率;最后,为了说明迁移学习在狗脸品种图像识别中具有的优势,本文选用两种具有代表性的经典人脸识别算法构建传统狗脸品种识别网络模型用于对比分析。
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