鸟类面部智能识别新技术问世

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通讯员（记者 高洪涛）近日，中国林业自然科学院林业重要信息科学研究所机器视觉与林业机器创新团队在鸟类面部智能辨识方面取得重大进展，明确提出一种多孔径对照图传递函数神经网络模型，解决非限量发行条件下的鸟类面部辨识问题。

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据悉，家畜子代综合化管理工作在大规模养殖业中需求呈稳步增长态势。现阶段农牧养殖业自然环境中对鸟类身分的辨识主要依靠可见光辨识或是入侵辨识的方式，可见光辨识效率低落且极易错判，而入侵辨识需要给鸟类受检标记，易感染和引起呼吸系统。如前所述面部辨识的桑利县化鸟类身分辨识方式，既可高效率管理工作又有利于鸟类子代行为研判。

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该科学研究明确提出如前所述子集影像的鸟类面部辨识策略，利用图传递函数神经网络 (GCN) 来构筑对照的语法关系，转化成子集间极具对照性的重要信息，裂解脸部子集特征，有效改善对顽固数据的处理效果。设计的如前所述脸部蓝本 (Face Prototype) 的多孔径面部蓝本图结构可以获取更丰富的脸部语法重要信息，从而提高辨识准确度。在Jaunpur自然环境下的鸟类面部辨识任务中，该方式不仅较单帧辨识方式有极大的改进，同时相较现阶段新一代的同行业方式也有较大的性能提高。科学科研成果为睿智养殖业场景下鸟类身分辨识控制技术相关科学研究提供更多了捷伊思路和软件系统。

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