一种面向牛面部识别场景的特征提取与轻量化方法

本发明公开了一种面向牛面部识别场景的特征提取与轻量化方法，属于计算机视觉面部图像分类技术领域，具体为：对牛面部识别数据集进行haar的小波变换与图像转换，获得训练集；构建并训练牛面部识别神经网络模型，主干网络包括P个重复的中间层模块，中间层模块包括1个下采样层、Q个重复的倒残差模块和1个混合增强模块；将经haar的小波变换与图像转换操作处理后的待识别牛面部图像输入至训练后的牛面部识别神经网络模型进行识别，输出分类结果。本发明通过深浅特征融合将浅层的细节局部信息与深层的语义信息结合，以实现信息特征的全面表达，并在梯度回转与缓解梯度消失问题中有着重要作用，以提升识别准确率。