一种基于改进ResNet50的宠物鼻纹识别算法

本发明公开了一种基于改进ResNet50的宠物鼻纹识别算法，包括：预先获取海量的各种类型宠物的鼻纹图片，并进行预处理得到训练图集和验证图集；构建ResNet50模型，利用其中的多尺度注意力融合模块，通过级联空洞卷积与双注意力机制提取训练图集中鼻纹细粒度特征；设计自适应特征金字塔动态融合深浅层特征以增强不同图像拍摄方向及姿态的鲁棒性；采用联合损失函数优化特征空间分布，并利用训练图集和验证图集通过两阶段训练策略对ResNet50模型进行训练以及验证，直至模型满足预设标准。本发明的宠物鼻纹识别算法能够有效捕捉鼻纹的细粒度特征，具有较高的识别准确率和泛化能力，适用于各种类型宠物的鼻纹识别，具有广泛的适用性和易于集成与扩展的特点。