典型文献
基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法
文献摘要：
针对牲畜面部识别在养殖行业广泛需求的问题,提出一种基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法,解决了猪脸特征点难检测的问题.首先,采集猪面部数据并进行特征点标注,使用新的采集方法以解决猪口部通常不可见的问题;其次,对猪脸数据和人脸数据进行结构计算,匹配相似度较高的猪脸和人脸,构建猪脸人脸匹配数据集;再次,利用匹配数据集训练TPS(thin plate spline)形变卷积神经网络,得到形变后的猪脸数据集以适配人脸特征点检测模型;最后,使用形变猪脸数据集对人脸特征点检测神经网络模型进行微调,得到猪脸特征点检测模型.实验结果表明,用该方法进行猪脸特征点检测,错误率仅为5.60％.
文献关键词：
猪脸特征点检测;卷积神经网络;猪脸特征点数据集;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
李向宇;李慧盈
作者机构：
吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012;吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春 130012
文献出处：
引用格式：
[1]李向宇;李慧盈-.基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法)[J].吉林大学学报（理学版）,2022(03):609-616
A类：
猪脸特征点检测,猪脸特征点数据集
B类：
牲畜,面部识别,采集方法,口部,不可见,结构计算,匹配相似度,人脸匹配,匹配数,集训,TPS,thin,plate,spline,形变卷积,人脸特征点检测,检测模型,微调,错误率
AB值：
0.232913
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