面向小样本场景的AI图像识别算法优化与动物分析

作　　者： 王刚

摘　　要： 在当代的人工智能研究体系中，图像识别技术已成为生物医学领域的重要技术支撑，尤其是在动物行为的分析中，传统深度学习模型对大规模标注数据的依赖与科研中样本难获取、专业标注难的问题形成尖锐对立。基于此，文章首先阐述小样本图像识别的核心技术架构，包括元学习中的原型网络、匹配网络、关系网络等基础模型，结合迁移学习的预训练—微调机制，以及数据增强与特征空间优化技术等其次阐述面向动物分析的算法优化策略，涵盖双分支特征融合结构、注意力与特征解耦技术结合、基于 Mamba 的长程依赖建模、SPD 流形卷积对二阶统计特征的提取等方面，最后阐述面向小样本场景的 AI 图像识别算法实现与性能评估，以供参考。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-01