期刊文献+

基于迁移学习的牛脸识别研究 被引量:3

在线阅读 下载PDF
导出
摘要 利用迁移学习的思想,使用深度神经网络对荷斯坦牛牛脸进行识别,实验结果表明经过迁移学习之后的牛脸进行识别准确度达99.9%,为以奶牛为代表畜类进行生物识别提供了一种良好的思路。
作者 常邵淯
机构地区 北方民族大学
出处 《计算机产品与流通》 2020年第8期133-133,共1页
基金 北方民族大学研究生创新项目《基于牛脸特征的荷斯坦奶牛健康评测系统设计与实现》(项目编号:YCX19083).
作者简介 常邵淯(1995~),男,硕士研究生,计算机技术专业,研究方向:图形图像与智能信息处理。
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献21

  • 1CSURKA G, DANCE C R, FAN L, et al. Visual categorization with bags of keypoints [ EB/OL]. [2015-11-06]. http://www, cs. haifa, ac. il/0 rita/vision_lab_course/2007/Project3_files/csurka_ dance bags_keypoints, pdf.
  • 2WU L, HOI S C H, YU N. Semantics-preserving bag-of-words mod- els and applications [ J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2010, 19(7) : 1908 - 1920.
  • 3UIJLINGS J R R, SMEULDERS A W M, SCHA R J H. Real-time visual concept classification [ J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2010, 12(7): 665-681.
  • 4ZHENG Z, ZHANG Y, YAN L. Global and local exploitation for saliency using bag-of-words [ J]. IET Computer Vision, 2014, 8 (4) : 299 - 304.
  • 5YU J, JEON M, PEDRYCZ W. Weighted feature trajectories and concatenated bag-of-features for action recognition [ J]. Neurocom- puting, 2014, 131:200-207.
  • 6ANTHIMOPOULOS M M, GIANOLA L, SCARNATO L, et al. A food recognition system for diabetic patients based on an optimized bag-of-features model [ J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2014, 18(4) : 1261 - 1271.
  • 7SHEN L, LIN J, WU S, et al. HEp-2 image classification using in- tensity order pooling based features and bag of words [ J]. Pattern Recognition, 2014, 47(7) : 2419 - 2427.
  • 8ZHU C, BICHOT C-E, CHEN L. Visual object recognition using daisy descriptor [ C]//ICME '11 : Proceedings of the 2011 IEEE In- ternational Conference on Multimedia and Expo. Washington, DC: IEEE Computer Society, 2011:1 -6.
  • 9BAY H, TUYTELAARS T, VAN GOOL L. SURF: speeded up ro-bust features [ C]// ECCV '06: Proceedings of the 9th European Conference on Computer Vision -- Volume Part I. Berlin: Springer-Verlag, 2006:404-417.
  • 10WANG M, ZHANG C, SONG Y. Extraction of image semantic features with spatial-range mean shift clustering algorithm [ C]//Proceedings of the 2010 IEEE 10th Intemational Conference on Signal Processing. Piscataway, NJ: IEEE, 2010:906-909.

共引文献12

同被引文献35

引证文献3

二级引证文献13

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部