基于CNN的野生动物分类器

随着环境恶化,用于追踪与保护目的的野生动物分类与识别变得日益重要,而技术正是以新颖方案增强此过程的变革力量。计算机视觉正是这样一项技术,它将人工智能与机器学习模型的能力应用于视觉输入。卷积神经网络(CNNs)具有多个层,这些层拥有不同权重以用于特定输入的预测。然而,分类的先决条件由图像处理技术所设定,其提供近乎理想的输入图像以产生最优结果。图像分割正是这样一种被广泛使用的图像处理方法,其清晰划定图像中感兴趣区域(无论是区域还是物体)。CNN的效率可关联到训练前的预处理。此外,一个公认的事实是图像来源的异质性对CNN性能有害。因此,图像处理技术执行了消除异质性的附加功能,引入了一定程度的一致性,为优良的特征提取乃至最终分类定下基调。