一种基于神经网络及改进K-SVD算法的动物种类识别方法

摘要

一种基于神经网络及改进K‑SVD算法的动物种类识别方法，属于图像识别领域。一种基于神经网络及改进K‑SVD算法的动物种类识别方法，由视频图像数据经过预处理得到图片数据制作动物个体身份识别数据集；步骤二、改进YOLOv4方法，并依据改进的YOLOv4算法检测图像数据中动物目标；其中，改进YOLOv4是指利用数据集进行模型的预训练，之后通过构建的目标检测数据集进行Fine‑tuning，训练合适的权重；基于K‑SVD算法，增加图像的三色分量信息，对K‑SVD算法改进，以对动物个体图像去噪；基于深度卷积神经网络的动物个体身份识别。采用本发明方法对动物个体识别的准确率高。