公开(公告)号：CN117727068A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311709900.9

申请日：2023-12-13

Applicant: 内蒙古科技大学

Inventor： 赵建敏 ,  李宝山 ,  陈波 ,  李强强 ,  胡宝佳 ,  李广泽

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种牛身份识别图像特征提取模型构建方法及系统，涉及图像处理技术领域，通过特征聚类学习多个类内局部中心降低聚类难度，提高伪标签可靠性；在此基础上，采用类内局部中心表征类代理中心，基于类代理构造了独立域对比学习框架，并结合近似平均精度损失，利用检索序列内部的排序信息，通过移除检索序列中的负例样本来提高特征聚类纯度。在二者作用下，将在已知身份的源域数据集上的学习能力迁移到无标签的目标域数据集，在目标特征空间学习高性能聚类，有助于解决模型训练对于数据标定的依赖问题，进而提高无监督学习下目标域身份识别准确率。