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申请/专利权人：四川大学;成都大熊猫繁育研究基地

摘要：本发明公开了基于姿态调整的小熊猫识别方法及系统，应用于小熊猫识别技术，方法包括：获取目标小熊猫的图像信息；对目标小熊猫的图像信息进行躯体分割，形成分割结果；分割结果为表征目标小熊猫各个躯体部位特征的数据；根据分割结果获取目标小熊猫的姿态特征；根据分割结果和姿态特征获取标准姿态下目标小熊猫的图像作为待识别图像；根据待识别图像对目标小熊猫进行个体识别。本发明基于姿态调整的小熊猫识别方法及系统，通过将需要进行识别的小熊猫图像转换到标准姿态，降低了进行识别时识别模型的训练难度，同时降低了人工干预，有效提高了识别准确度。

主权项：1.基于姿态调整的小熊猫识别方法，其特征在于，包括：获取目标小熊猫的图像信息；对所述目标小熊猫的图像信息进行躯体分割，形成分割结果；所述分割结果为表征所述目标小熊猫各个躯体部位特征的数据；根据所述分割结果获取所述目标小熊猫的姿态特征；根据所述分割结果和所述姿态特征获取标准姿态下所述目标小熊猫的图像作为待识别图像；根据所述待识别图像对所述目标小熊猫进行个体识别；根据所述分割结果和所述姿态特征获取标准姿态下所述目标小熊猫的图像作为待识别图像包括：将所述分割结果和所述姿态特征输入生成模型，并接收所述生成模型输出的标准姿态下所述目标小熊猫的图像作为待判断图像；将所述待判断图像输入对应所述生成模型的判断模型，并在所述判断模型的输出结果为真时，将所述待判断图像作为所述待识别图像；所述生成模型和所述判断模型的生成包括：通过小熊猫样本库构筑初始生成模型和初始判断模型；所述初始生成模型的输入数据为分割后小熊猫各个躯体部位特征和对应的小熊猫姿态特征，输出数据为标准姿态下对应输入数据的小熊猫图像；所述初始判断模型的输入数据为所述初始生成模型的输出数据，所述初始判断模型的输出数据为所述初始生成模型的输出数据是否为真实的图像数据；向所述初始生成模型输入分割后小熊猫各个躯体部位特征和对应的小熊猫姿态特征，并将所述初始生成模型输出的数据送入所述初始判断模型；将所述初始判断模型的输出结果反馈至所述初始生成模型，所述初始生成模型根据所述初始判断模型的输出结果修正拟合参数和损失函数；循环向所述初始生成模型输入数据，并进行所述初始生成模型和所述初始判断模型的交互，并在所述初始判断模型的输出结果为真的比例超过预设值时终止循环；将终止循环后的所述初始生成模型作为所述生成模型，并将终止循环后的所述初始判断模型作为所述判断模型。

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