申请/专利权人：深圳市斯远电子技术有限公司

申请日：2023-11-29

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744019A

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/0455;G06N3/0895;G06N3/096;G06V40/10;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;G06F40/284

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及生物识别人工智能技术领域，具体涉及一种细粒度生物识别方法、系统。本申请的方案，首先通过对采集的生物的图像数据集进行训练，得到图像特征提取骨干网络来提取图像数据集中的图像特征；然后再创建指令模板后将其输入多模态大模型中以生成图像文本描述数据集，并提取其中的文本描述特征，将文本描述特征与图像特征进行一次融合，得到多模态融合特征；之后提取多模态融合特征中的生物区域融合特征，并将生物区域融合特征与文本描述特征在进行一次融合，得到生物的细粒度融合特征以实现对生物的细粒度分类。采用本申请的方案，解决了模型依赖大量的标注数据来生成文本描述特征的问题，通过进行两次特征融合，提高了生物细粒度识别精度。

主权项：1.一种细粒度生物识别方法,其特征在于，包括：采集生物的图像数据集，对所述生物图像数据集进行训练，得到图像特征提取骨干网络；所述图像特征提取骨干网络提取生物图像数据集的图像特征；根据带有标注的生物图像数据集创建指令模板；将所述指令模板输入多模态大模型中，以生成图像文本描述数据集；提取所述图像文本描述数据集中的文本描述特征；将所述文本描述特征和所述图像特征进行第一次特征融合，以得到多模态融合特征；获取所述多模态融合特征中的生物区域融合特征；将所述生物区域融合特征和所述文本描述特征进行第二次特征融合，以得到生物的细粒度融合特征；根据所述生物的细粒度融合特征实现生物的细粒度分类。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市斯远电子技术有限公司 一种细粒度生物识别方法、系统

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