基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法

    公开(公告)号:CN113065460A

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN202110350752.0

    申请日:2021-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法,属于计算机图像识别及人工智能技术领域。首次提出将级联框架模型应用于对家猪时序面部表情影像进行分类识别。网络模型由三个级1联结构构成,首先将猪脸面部表情视频帧图像等间隔选择输入到简化多任务级联卷积神经网络中。其次将提取到的猪脸面部序列帧特征图输入到多注意力机制模块中,捕获表情变化引起的面部显著性区域,实现对面部细微变化的关注。然后将视频帧提取到的精细特征图和多注意力特征图通过合并数组操作融合后输入到长短时记忆网络中,实现表情分类识别。通过家畜表情识别可以更好实现情绪调控,从而提高饲料消化率和利用率,提高生长速度,提高出产效益。

    基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法

    公开(公告)号:CN113065460B

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202110350752.0

    申请日:2021-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法,属于计算机图像识别及人工智能技术领域。首次提出将级联框架模型应用于对家猪时序面部表情影像进行分类识别。网络模型由三个级1联结构构成,首先将猪脸面部表情视频帧图像等间隔选择输入到简化多任务级联卷积神经网络中。其次将提取到的猪脸面部序列帧特征图输入到多注意力机制模块中,捕获表情变化引起的面部显著性区域,实现对面部细微变化的关注。然后将视频帧提取到的精细特征图和多注意力特征图通过合并数组操作融合后输入到长短时记忆网络中,实现表情分类识别。通过家畜表情识别可以更好实现情绪调控,从而提高饲料消化率和利用率,提高生长速度,提高出产效益。

    一类基于聚类分析的大数据处理方法

    公开(公告)号:CN110096630A

    公开(公告)日:2019-08-06

    申请号:CN201910373090.1

    申请日:2019-05-06

    Abstract: 本发明公开了一类基于聚类分析的大数据处理方法,包括如下步骤:构建算法模型、数据约简聚类、划分聚类优化、构建函数、聚类有效性分析和结果输出,本发明结构科学合理,使用安全方便,该基于聚类分析的大数据处理方法运行时,采集到的原始数据首先会建立原始数据集合,随后进行数据约简,并根据约简后数据中的特征选择,选择具有相同特征的划分成单个聚簇,选取每个聚簇中心位置数据,构建一个划分矩阵代入函数进行优化,随后计算聚类的聚类有效性指标值,若聚类有效性指标值符合,算法终止,输出的运算结果,需转化为计算机所能识别语言,并通过计算机将运算结果转化为图表呈现在电子显示设备上,供使用者参考。

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