基于深度神经网络的犬行为情绪分类,Computational Intelligence
本文的目的是提出一个基于股票架构的神经系统，用于识别狗的情绪行为。我们的考虑受到 Franzoni 等人的原创作品的启发。关于识别狗的情绪。考虑到同一品种狗的五类情绪行为，包括快乐、愤怒、舔、打哈欠和睡觉，已经编制了一组适当的摄影数据。专注于特定品种可以更容易地试验和识别狗的情绪行为。为了扩大我们的结论，在我们的研究中，我们将我们的系统与其他不同架构的系统进行了比较。此外，我们还使用具有增强和数据规范化技术的现代迁移学习。结果表明，VGG16 和 VGG19 是最合适的骨干网络。所以，一个名为 mVGG16 的特定深度神经网络基于次优 VGG16 已经创建、训练和微调（没有增强和归一化）。然后针对内部测试数据集对开发的系统进行测试。此外，为了显示系统的稳健性，还考虑了品种外的一组外部数据。能够检测不安全的狗行为并依赖于对其他品种的概括是值得推广的。同样重要的是系统的可能应用，以在主人不在时监控宠物的行为。为了显示系统的稳健性，还考虑了品种以外的一组外部数据。能够检测不安全的狗行为并依赖于对其他品种的概括是值得推广的。同样重要的是系统的可能应用，以在主人不在时监控宠物的行为。为了显示系统的稳健性，还考虑了品种以外的一组外部数据。能够检测不安全的狗行为并依赖于对其他品种的概括是值得推广的。同样重要的是系统的可能应用，以在主人不在时监控宠物的行为。
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