自然场景下金丝猴重识别算法的研究与实现

发布时间：2024-03-30 12:08

　　金丝猴是国家一级保护动物,属于濒危物种,对金丝猴的保护和相关研究刻不容缓。现阶段可以采用非侵入式的拍摄方法,以获得大量的自然场景下金丝猴图像和视频数据,同时基于这些图像或视频数据对金丝猴的个体和群体的生物特征信息展开相关研究。然而对于在多个视频或图像中对特定金丝猴进行追踪和识别的任务,使用传统的人工相面的方式难以满足繁重的检测和重识别工作。本文基于深度学习的理论和方法展开自然场景下金丝猴躯体检测和再识别方法的相关研究,在多个摄像头拍摄的原始自然场景图像中检测到金丝猴目标区域,并以检测得到的金丝猴部分图像为查询示例,在金丝猴图像序列中检索出这些金丝猴个体,完成不同场景下金丝猴个体的重识别。本文首先对自然场景下金丝猴重识别研究的意义和研究现状进行阐述,然后概述了个体重识别工作、生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)以及全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)的相关理论,并对FCN改进以进行自然场景下金丝猴躯体检测,以及提出基于CycleGAN数据增强的金丝猴个体重识别算法。金丝猴躯体分割为金丝猴重识别工作奠定...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图42同一只奈效猴的名种咨杰

第四章基于CycleGAN数据增强的金丝猴重识别算法2）非配合式拍摄对样本质量的影响金丝猴数据采集的过程中，本文采用非侵入式拍摄方式，在野外固定放数据采集，因此在拍摄过程中金丝猴行为未受到干扰。但非配合式拍摄的行为呈现原始状态，对于重识别任务而言数据质量较差。并且，本文建体....

图46奋效猴重议黔于算法流程阁

（2）金丝猴个体重识别基准模型选择在重识别任务实现过程中，选择ResNet-50作为金丝猴个体重识别的基础模型ResNet网络是He等人在2015年提出的，作者针对深层网络中存在的退化问题，出深度残差结构，允许网络尽可能地加深并拥有更好的性能。对于普通的深层网络说，....

图57输入图像加载界而

（2）自然场景金丝猴检测当候选图像被成功加载显示后，单机功能选项中的“目标检测”，软件会对图像首先进行预处理，之后调用已封装好的自然场景下金丝猴检测算法，读取候选图像输入到FCN网络中，经过计算后生成带有矩形检测框的结果图，并将根据矩形框裁剪得到多只金丝猴patch，将这些....

本文编号：3942330