基于深度學習的馬面部識別探究

摘" 要：由于傳統的生物識別方式具有易造假、易引發應激等缺點，不利于現代馬業的健康發展，因此該文綜述近年來計算機視覺在畜牧業生物識別的應用進展，同時又建立基于DenseNet、EfficientNet、MobileNet、ResNet的 4種不同神經網絡模型的馬面部識別方法。通過分析4種神經網絡的訓練結果可以得出結論，101層的ResNet網絡結構表現最優，準確率為0.935、精確率為0.944、召回率為0.929。因此，深度學習技術在馬面部識別系統的應用具有可行性，可以為馬匹非接觸性個體識別提供新的思路和方法。

關鍵詞：面部識別；個體識別；馬產業；ResNet；非接觸識別

中圖分類號：TP319" " " "文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2096-9902（2023）08-0008-06

Abstract： The traditional biometric identification method， easy to induce counterfeiting and stress， were unconducive to the healthy development of modern horse industry. Therefore， this paper summarizes the application progress of computer vision in animal husbandry biometric identification in recent years， and establishes a foundation based on horse face recognition methods with four different neural network models： DenseNet， EfficientNet， MobileNet， and ResNet. By analyzing the training results of the four neural networks， it can be concluded that the 101-layer ResNet network structure performs the best， with an accuracy rate of 0.935， a precision rate of 0.944， and a recall rate of 0.929. Therefore， the application of deep learning technology in horse facial recognition system is feasible， and thereby can provide new ideas and methods for non-contact individual identification of horses.

Keywords： facial recognition; individual recognition; horse industry; ResNet; contactless recognition

隨著人民生活水平的不斷提高，改革開放的進一步深入，以及健康中國戰略的提出，競技馬術運動不再作為“貴族運動”，開始步入尋常百姓家，馬產業的發展也呈現出雨后春筍般的態勢[1]。在馬產業蓬勃發展的藍天下，也伴隨著一些陰霾，傳統的馬匹生物識別方式在信息時代改革浪潮的洪流中顯得略有些力不從心，能否對馬匹進行精確識別，不僅關乎競技的公平性，還關系著日常管理的合理性，因此對于現有的馬匹個體識別方式需要進行信息化改造的說法絕非危言聳聽。傳統的馬匹個體識別方式主要有烙印和植入芯片等侵入性的方式[2]，不僅在不同程度上危害了馬匹的健康，存在造成應激反應的潛在風險，同時也由于烙印芯片的可復制性，為個體識別欺詐留下了漏洞，從而危害競技的公平性，不利于馬產業的可持續發展。

1" 研究現狀綜述

近年來，信息技術不斷發展成熟，基于深度學習的面部識別技術也有了突飛猛進的發展，在人臉識別方面的研究最早也最為豐富，Parkhi等[3]通過應用牛津大學視覺幾何組在2014年提出的VGGNet系列深度卷積神經網絡，在LFW數據集上獲得了99.13%的人臉認證準確率。同年，谷歌團隊提出的網絡結構GoogLeNet，Florian等[4]通過應用LFW的面部數據達到了99.63%的準確率，而在YouTube Faces DB的數據中，也取得了95.12%的準確率；ResNet網絡是在2015年由微軟實驗室中的何凱明等提出，斬獲當年ImageNet競賽中分類任務第一名，目標檢測第一名。獲得COCO數據集中目標檢測第一名，圖像分割第一名[5]。在畜牧業領域，豬作為我國存欄量最多的家畜相關研究也比較豐富，Wada等[6]應用特征空間算法對豬眼部周圍的面部進行識別，在8個分類的情況下達到了97.0%的識別率，在16分類中又提高了0.9%的識別率，最終得出了8分類即可勝任分類問題及豬眼周圖像是識別的關鍵所在的結論。Hansen等[7]使用了卷積神經網絡用于牧場豬只識別及動物福利待遇檢測，取得了超過90%的準確率。Marsot等[8]在農場條件下通過建立的淺層卷積神經網絡自動檢測到10 頭豬并生成高質量圖像，之后運用深層CNN網絡進行分類，取得了83% 的準確率。何嶼彤等[9]通過結合SPP單元的方式對基于YOLOv3的豬臉檢測系統進行了改進，平均精度為90.18%，相較原始YOLOv3精度提升了9.87%。秦興等[10]以VGG-16網絡提取特征，基于現有的雙線性卷積神經網絡（Bilinear-CNN），在200頭豬的2 110張測試圖像集中，識別準確率達到95.73%。吳夢茹等[11]建立基于GoogLeNet、ResNet、SE-ResNet、DenseNet的4種不同深度學習模型的豬臉識別方法。通過對建立的4種模型性能進行對比，結果表明，DenseNet模型的性能最優。在牛面部識別方面，Kim等[12]鑒于以往牛特征識別研究大多針對有花紋特征的荷斯坦牛的現狀，開發了針對12頭黑毛和牛分類算法，該算法可以在-30～+30度的亮度、-20～+40度的失真、0～60%的噪聲和-20～+30°的角度變換圖像的范圍內實現100%識別。Cai等[13]通過應用局部二值模式（Local Binary Patterns） 算法，取得了對牛面部圖像的95.2%的識別率。Kumar等[14]把各種特征提取算法和特征降維算法與不同的分類器模型結合，基于原有神經網絡進行了改進。趙凱旋等[15]對美國荷斯坦奶牛的軀干部特征進行視頻采集，并對其二值圖像進行分段跨度分析，結果表明，在訓練次數為10次時，代價函數收斂至0.006 0，視頻段樣本的識別率為93.33%，單幀圖像樣本的識別率為90.55%。Shuang等[16]利用Keras深度學習框架設計了基于VGG網絡改進的牛臉識別的網絡模型C_F_R NET，實現了對西門塔爾牛98.6%的識別準確率。在羊只識別方面，尚誠等[17]采集了26只薩能奶山羊的全身圖像，采用ResNet18網絡預訓練模型并進行遷移學習，最后聯合三元組損失函數與交叉熵損失函數進行參數調整，識別的最高精準度為93.077%；張宏鳴等[18]基于改進MobileFaceNet的羊臉識別算法，在羊臉識別上，ECCSA-MFC模型在開集驗證中識別率可達88.06%，在閉集驗證中識別率可達96.73%；魏斌等[19]選取薩能奶山羊數據集616張正面羊臉作為訓練集及198張正面羊臉作為測試集時，VGGFace預訓練模型的識別準確率可達91%以上。甚至在植物識別領域，都有著較為成熟的應用，趙艷杰使用殘差網絡（Residual Network）即“ResNet34”作為基本網絡提出基于殘差網絡ResNet34的植物圖像分類識別模型，通過實驗驗證本文方法有效性，在草原藥用植物圖像數據集上達到96.8%的訓練準確率和86.3%的驗證準確率。使用遷移學習加速網絡訓練，網絡訓練準確率達到98.2%[20]。

以上研究表明，深度學習在非接觸生物特征識別方面有著極高的現實應用意義，作為當前人工智能領域的熱門方向，深度學習的分類問題在圖像識別領域的應用伴隨著計算機神經網絡研究進一步深入，正表現出勃勃的生命力。然而，馬作為我國畜牧業的重要組成部分，針對這一家畜類型的面部識別神經網絡訓練的研究卻鮮有提及。通過采用計算機視覺設計的無接觸識別方式相較傳統，不僅能有效減少對馬匹的傷害，避免應激等現象發生，提高動物福利，而且還具有更高的識別效率和準確率，從而杜絕欺詐現象的發生。基于此，通過應用現有神經網絡實現對馬匹的個體進行識別鑒定具有可行性和現實價值。

本文綜合分析了前人的研究成果，選取了DenseNet、EfficientNet、MobileNet、ResNet 4個在圖像識別表現出眾的神經網絡模型，并基于這4種不同的神經網絡模型，以所采集的馬面部圖像進行訓練，最后對不同深度學習模型的測試結果進行比較，以期為馬生產養殖環節中個體識別提供一個思路和方法。

2" 數據集制作

2.1" 數據采集

本文的圖像數據采集自河北唐山萬駿溫血馬繁育基地，拍攝對象為隨機選取的13匹成年溫血馬，圖像采集設備為索尼26mmf/1.8光圈鏡頭。選取天氣晴好的日子，在中午和下午以快速連拍的方式從不同角度不同距離對馬面部進行拍照，與此同時，為保證馬匹個體識別的實用性，提高識別系統的魯棒性，采集過程中盡可能貼近自然環境，充分考慮到了鬃毛等遮擋面部、不同光線環境的情況。每匹馬采集近300張照片，分辨率為3 024×4 032。原始數據量采集情況見表1。

2.2" 數據縮放

為適應訓練模型的輸入大小，將 3 024×4 032像素大小的圖片按比例縮放為384×512像素大小的圖片等待進一步處理。

2.3" 數據擴充

海量的圖像數據是訓練神經網絡的關鍵，由于當前缺乏針對馬面部識別的特化數據庫，而本次實驗所采集的初始數據較少，難以滿足訓練的需要，因此需要對原有數據進行增廣以提高神經網絡的識別率。在實際的養殖生產中，馬匹圖像的采集會受到其自身運動及光照、遮擋等環境因素的影響，很難保證面部出現在圖像中呈居中對齊的姿態，采用pillow庫對原始圖像進行微調，來實現對數據的增強便十分有必要。本文所采用的圖像變換方式包括針對X軸和Y軸的錯切操作、針對X軸和Y軸的平移操作、旋轉操作、色調分離、曝光、對比度調整、亮度調整和轉置等操作，對原始數據進行隨機變換，每次加載數據前都有一半左右的機會進行增廣，最終會有大約5倍于原始數據的增廣量。

2.4" 數據集劃分

訓練集，顧名思義是用來訓練神經網絡模型的，為了使欲求得的函數更好地契合馬個體分類問題，需要運用訓練集進行不斷地訓練來減少泛化誤差；與此同時，在訓練的過程中，模型結構和超參數需要不斷地調整，驗證集可以查看其設置的是否恰當，以確保訓練過程的優化；測試集用來評估模型的最終泛化能力。本次實驗訓練集、驗證集及測試集的分配比例為3∶1∶1。

3" 神經網絡模型結構

3.1" 神經元

神經網絡的基本組成單位是神經元，神經元的數學表達式可以表示為

式中：y是輸出單元；f是非線性可微激活函數，激活函數的參數是所有輸入單元xi及閾值。輸入xi可以是數據輸入值，也可以是其他單元的輸出。

3.2" 卷積神經網絡結構

由于CNN具有好的容錯能力、并行處理能力和自學習能力，可處理環境信息復雜，背景知識不清楚，推理規則不明確情況下的問題，允許樣品有較大的缺損、畸變，運行速度快，自適應性能好，具有較高的分辨率。因此卷積神經網絡是計算機視覺圖像分類任務中廣泛采用的一種模型，卷積神經網絡是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層主要用于輸入圖像信息的獲取；隱藏層主要進行特征提取然后調整權重；輸出層則用來對接隱藏層并將模型結果進行輸出[21]。在本文中的卷積神經網絡結構如圖1所示。

本文將在同一數據集下建立基于DenseNet、EfficientNet、MobileNet、ResNet的4種模型，探索較優的馬面部識別方法。

3.3" 模型結構

3.3.1" DenseNet

2017年Gao等[22]提出DenseNet（Dense Convolutional Network）網絡結構，其以前饋的方式（feed-forward fashion）將每個層與其他層連接起來，在經典積神經網絡中，對于L層的網絡具有L個連接，而在DenseNet中，會有L（L+1）/2個連接，每一層的輸入來自前面所有層的輸出，其神經網絡結構如圖2所示。和以往CNN結構相比，DenseNet具有減輕梯度消失、加強特征傳遞、鼓勵特征再用和參數量較少的優點。

3.3.2" EfficientNet

EfficientNet是Tan等[23]于2019年發布的神經網絡算法，該算法的網絡結構見表2。一般而言，放大卷積神經網絡是提高精度的常用做法，目前通用的幾種方法是放大CNN的深度、寬度和輸入圖片分辨率。該算法復雜網絡的量化調整能力能夠獲得對特定需求的最優網絡參數，使網絡在提高識別準確率的同時還具備了網絡規模的優勢。

3.3.3" MobileNetV2

在神經網絡的訓練中，數據在卷積層消耗的時間最多，因此基于“木桶效應”，神經網絡的的訓練速度可以通過提高卷積層的運算效率來實現。Google于2016提出MobileNet網絡的初代版本，作為一款輕量化神經網絡，其主要創新點在于深度可分離卷積，而整個網絡實際上也是深度可分離模塊的堆疊，然而MobileNetV1結構過于簡單，無法對圖像特征復用，難以進行特征融合，同時在處理低維數據（比如逐深度的卷積）時，relu函數會造成信息的丟失。針對其存在的問題，Google于2018年發布了MobileNetV2，相比之前版本去掉了第二個PW的激活函數改為線性激活同時在DW卷積之前新加了一個PW卷積，同時保留了V1版本的深度可分離卷積，其網絡結構見表3。

3.3.4" ResNet

在神經網絡發展初期，人們普遍認為學習效果與神經網絡的深度呈正相關，然而在實際訓練中發現，在卷積層和池化層數量的疊加過多后，出現了梯度消失、梯度爆炸以及退化問題。基于解決上述問題的目的，何凱明等人于2015年在Microsoft實驗室研發出ResNet網絡，BN（Batch Normalization）層被提出用于解決梯度消失和爆炸問題；與此同時為了解決退化問題，人為地讓神經網絡某些層跳過下一層神經元的連接，來達到弱化每層之間的強聯系的作用，這一結構被定義為residual結構。ResNet網絡結構的原始網絡結構如圖3所示[24]，本文僅采用50層和101層2種不同深度。

4" 運行環境配置

本文中實驗所用到的計算機硬件配置為AMD 5950X處理器，16核心32進程，主頻3.4 Ghz，內存為32 GB；GPU為Nvidia GeForce RTX3090，顯存容量為24 GB。操作系統為Windows10 64位專業版，在pycharm環境下應用pytorch進行編譯。

5" 模型訓練結果

本文通過建立混淆矩陣來衡量不同神經網絡模型的性能優略。各模型測試的混淆矩陣如圖4所示。通過對比混淆矩陣可得：ResNet在訓練結束后對于13組馬面部圖像分類效果最好，其中101層的ResNet要優于50層的訓練結果。計算不同模型在混淆矩陣中表現的準確率、精確率、召回率參數可得表4的參數，其中ResNet101在對13類馬面部數據分類時的準確率、精確率、召回率及調和指標分別為0.935、0.944、0.929及0.932，明顯優于其他幾種模型。綜上所述，ResNet101在測試結果上的表現超過其他模型，能夠基本實現馬面部分類問題。

表4" 不同模型的準確率、精確率、召回率及調和指標

6" 結論

1）計算機視覺已經在畜牧業精準化養殖中個體識別領域得到了廣泛的研究和應用，同時傳統的識別方式難以滿足現代馬業健康發展的需求，因此開發基于深度學習的馬面部識別系統具有可行性和必要性。

2）基于目前馬面部數據庫不足的情況，通過原始數據的擴充可以有效提高神經網絡的擬合度。

3）在不改變現有神經網絡初始結構的情況下，101層的ResNet模型在馬面部分類問題的解決中表現最優，可以為后續研究中神經網絡的選取提供參考。

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