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申请/专利权人：中国科学院昆明动物研究所

摘要：本发明公开了基于深度学习的猕猴面部识别亲属鉴定系统，涉及面部识别技术领域，本发明包括动态捕捉模块、处理模块、面部识别模块、行为分析及亲属鉴定关联分析模块；动态捕捉模块用于捕捉活动区域中猕猴活动视频数据；首先选择合适的动态捕捉高速摄像机，确保能够捕捉到清晰且连续的猕猴活动视频数据，在猕猴活动区域布设摄像头，活动区域设置在猕猴关键区域和路径上，通过多个摄像头的布设以覆盖不同的视角和距离；本发明，通过深度学习技术对猕猴面部特征进行快速识别和分析，显著提升了面部识别的效率和准确性，同时结合行为分析和遗传标记数据，进一步提高了亲属鉴定的准确性。

主权项：1.基于深度学习的猕猴面部识别亲属鉴定系统，其特征在于，包括：动态捕捉模块，用于捕捉活动区域中猕猴活动视频数据；处理模块，用于对采集的视频数据进行分析处理，具体步骤如下：对采集的视频进行预处理，包括去噪及亮度调整，使用面部检测算法从视频数据中自动检测猕猴面部区域，并从视频中提取猕猴面部图像，形成面部数据集，具体过程如下：从经过预处理的视频数据中提取单独的图像帧为后续处理做准备，应用面部检测算法别图像帧中的猕猴面部区域，并将检测到的面部区域从原始图像帧中截取出来，形成初步的面部图像集；对截取的面部图像通过深度学习模型进行特征提取，计算不同面部图像之间的相似度，将相似的面部图像归为同一类别；然后评估每个类别中不同面部图像质量，包括对不同面部图像的清晰度、角度及遮挡面积采集量化以得到质判值，并以得到的质判值作为衡量面部图像质量的标准；面部识别模块，用于对猕猴面部进行精确识别并确定不同的猕猴个体，具体步骤如下：将每个类别中不同面部图像得到的质判值按照大小进行排序，筛选出质判值从高至低的一个或若干个面部图像作为该类别的代表性参考面部图像；针对筛选的代表性参考面部图像，优化特征提取过程，并使用优化后的特征训练面部识别模型，以适应不同猕猴个体的面部特征；通过筛选优化后的模型对代表性参考面部图像进行面部检测验证，评估面部检测的准确性，确保模型可有效的区分不同猕猴个体的面部，并根据面部检测结果，优化面部检测算法，迭代更新面部识别模型，以适应新的面部数据和提高识别的准确性；再对识别的猕猴个体进行面部特征的记录及标记或标号；行为分析，用于通过猕猴活动视频数据进行猕猴的行为分析；亲属鉴定关联分析模块，用于通过行为分析的结果进行亲属鉴定相关分析。

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权利要求：

百度查询： 中国科学院昆明动物研究所 基于深度学习的猕猴面部识别亲属鉴定系统