La presente invenzione descrive un metodo e sistema per il riconoscimento biometrico univoco di un animale, basato sull’utilizzo di tecniche di deep learning. Il metodo è caratterizzato dalle seguenti fasi: a. fase di allenamento su di un dominio umano ed un dominio animale per l’ottenimento di embedding animali in uno spazio latente omologo a quello umano per mezzo di reti neurali convolutive; b. memorizzazione degli embedding animali ottenuti in una banca dati; c. riconoscimento di una identità animale per mezzo di reti neurali convolutive. La presente invenzione comprende anche un sistema per il riconoscimento biometrico univoco di un animale che utilizza il metodo precedentemente descritto.

Metodo e sistema per il riconoscimento biometrico univoco di un animale, basati sull'utilizzo di tecniche di deep learning / Calderara, Simone; Bergamini, Luca; Capobianco Dondona, Andrea; Del Negro, Ercole; Di Tondo, Francesco. - (2018 Jan 09).

Metodo e sistema per il riconoscimento biometrico univoco di un animale, basati sull'utilizzo di tecniche di deep learning

Simone Calderara;
2018

Abstract

La presente invenzione descrive un metodo e sistema per il riconoscimento biometrico univoco di un animale, basato sull’utilizzo di tecniche di deep learning. Il metodo è caratterizzato dalle seguenti fasi: a. fase di allenamento su di un dominio umano ed un dominio animale per l’ottenimento di embedding animali in uno spazio latente omologo a quello umano per mezzo di reti neurali convolutive; b. memorizzazione degli embedding animali ottenuti in una banca dati; c. riconoscimento di una identità animale per mezzo di reti neurali convolutive. La presente invenzione comprende anche un sistema per il riconoscimento biometrico univoco di un animale che utilizza il metodo precedentemente descritto.
9-gen-2018
Farm4Trade srl
102018000000640
Calderara, Simone; Bergamini, Luca; Capobianco Dondona, Andrea; Del Negro, Ercole; Di Tondo, Francesco
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11380/1182417
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