畜生个体差异化管理在大规模养殖中需求呈快速增长态势。
目前，畜牧养殖环境中对动物身份的识别紧张依赖人眼识别或是侵入识别的办法，人眼识别效率低下且极随意马虎误判，而侵入识别须要给动物加施标识，易传染和引起应激反应。
据先容，基于面部识别的无损化动物身份识别方法，既可高效管理又有利于动物个体行为剖析判断。

该研究提出基于凑集图像的动物面部识别策略，利用图卷积神经网络 (GCN) 来构建比拟的语义关系，激活凑集间更具比拟性的信息，聚合脸部凑集特色，有效改进对极度数据的处理效果。

该团队设计的基于脸部原型 (Face Prototype) 的多尺度面部原型图构造，可以获取更丰富的脸部语义信息，从而提升识别准确率。
在无约束环境下的动物面部识别任务中，该方法不仅较单帧识别方法有极大的改进，同时相较目前最新的同类方法也有较大的性能提升。
研究成果为聪慧养殖场景下动物身份识别技能干系研究供应了新的思路和解决方案。

作者： 黄哲雯 雷洁

来源： 工人日报客户端