10.3969/j.issn.1007-1350.2020.05.032
基于卷积神经网络的牛脸识别方法研究
随着科学技术的发展,奶牛养殖中传统的人工识别效率低,需要花费大量的人力物力,不足以适应现代需求,我们希望能够借助计算机来处理、分析、理解图片中的内容,使得计算机可以从图片中识别奶牛个体面部,方便奶牛养殖的管理.在牛脸识别中,神经网络的结构会对神经网络识别的准确率产生巨大的影响.卷积神经网络是一种比起其他算法可以有更低错误率的算法,在卷积神经网络中,一个神经元只与部分邻层神经元连接,通过卷积神经网络各层计算,有效的减少神经网络中的参数,防止过拟合问题,从而构建一个合理的神经网络结构来实现准确识别.
牛脸识别、神经网络、深度学习
天津市互联网跨界融合创新科技重大专项;2019年度天津市大学生实践创新训练计划项目
2020-05-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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