基于深度学习的马面部识别探究

作者：李欣泽; 白东义; 芒来^*; 图格琴; 丁文淇; 刘慧莹; 贾紫洁

来源：智慧农业导刊, 2023, 3(08): 8-13.

DOI：10.20028/j.zhnydk.2023.08.002

• 面部识别
• 个体识别
• 马产业
• ResNet
• 非接触识别

由于传统的生物识别方式具有易造假、易引发应激等缺点，不利于现代马业的健康发展，因此该文综述近年来计算机视觉在畜牧业生物识别的应用进展，同时又建立基于DenseNet、EfficientNet、MobileNet、ResNet的4种不同神经网络模型的马面部识别方法。通过分析4种神经网络的训练结果可以得出结论，101层的ResNet网络结构表现最优，准确率为0.935、精确率为0.944、召回率为0.929。因此，深度学习技术在马面部识别系统的应用具有可行性，可以为马匹非接触性个体识别提供新的思路和方法。

• 单位
  内蒙古农业大学