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灵长类动物面部教据集构建及识别方法研究
摘要：近年来，适用于科学研究的不同日常任务的数据层出不穷，业务规模不断增加，情景变得更加复杂。数据的创建为科学研究的发展趋势展示了数据信息的基础。数据操作规模的扩大和基本数据类型的多样化也对当前的基本理论和方法提出了新的挑战，从而促进了新的能力。继续明确提出更多的高性能优化算法。众所周知，现阶段，有关野生动植物的个人识别科学研究的大中型数据尚未在国际上得到应用，一些已发表的小动物数据是常见的问题，例如信息量少，照片质量差。这极大地限制了小动物面部识别优化算法的当前研究结果。在这
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