[发明专利]一种猫的面部个体识别装置和方法

说明书

本发明提供一种猫的面部个体识别装置，包括：猫脸采集模块：用于获取目标的面部图像；猫脸检测模块：用于从所述面部图像进行猫的面部坐标点的提取，依据所述坐标点裁剪所述面部图像，获取猫的面部区域；猫脸识别模块：用于从所述面部区域获取猫的面部特征向量；猫脸建档模块：用于根据预先获取的面部特征向量建立宠物猫档案库，以便用于宠物猫的身份识别；猫脸判别模块：用于将待识别目标的面部特征向量与档案库中宠物猫的面部特征向量进行比对，判别目标的个体身份。

技术领域

本发明涉及面部识别技术领域，具体涉及一种猫的面部个体识别装置和方法。

背景技术

随着人们生活质量的提升，宠物猫在人们生活中扮演着越来越重要的角色，由此衍生出宠物猫管理、宠物猫保险等应用场景，因而在宠物猫管理平台、宠物猫保险理赔等环节中面临宠物猫个体识别的问题。当前，宠物猫的个体识别主要分为生物识别技术和非生物识别技术。非生物识别技术如RFID宠物识别技术，识别芯片靠扫描仪发出的信号产生感应电流，靠这些能量，将存储在芯片中的信息发送出去，并被扫描仪接收和识别。但需要将芯片植入宠物体内，且需要专业设备发射信号才能进行识别，对宠物可能造成伤害，且使用不方便。生物识别技术包括多种。鼻纹识别，具备唯一性，但部分品种猫的鼻纹较浅，现有技术难以采集，技术难度高。虹膜识别，虹膜具备唯一性，精度高；但需要专业设备采集图像，开发成本高，使用不方便。声纹、步态识别：声纹和步态也具备唯一性，理论上可行，但技术不够成熟。面部识别，对猫面部特征进行提取，图像采集方便，但准确性不足。

发明内容

鉴于上述技术问题，为了克服上述现有技术的不足，本发明提出了一种猫的面部个体识别装置和方法，以高效、准确地完成猫的个体识别。

本发明提供一种猫的面部个体识别装置，包括：猫脸采集模块：用于获取目标的面部图像；猫脸检测模块：用于从所述面部图像进行猫的面部坐标点的提取，依据所述坐标点裁剪所述面部图像，获取猫的面部区域；猫脸识别模块：用于从所述面部区域获取猫的面部特征向量；猫脸建档模块：用于根据预先获取的面部特征向量建立宠物猫档案库，以便用于宠物猫的身份识别；猫脸判别模块：用于将待识别目标的面部特征向量与档案库中宠物猫的面部特征向量进行比对，判别目标的个体身份。

在一些实施例中，所述猫脸检测模块包括猫脸检测模型，所述检测模型的训练流程包括：检测图像收集、检测图像标注、检测网络训练和检测模型测试。

在一些实施例中，所述检测图像收集为从宠物领养网站上按照宠物名称爬取图片，再通过人工PS合成各类不同背景的训练图片，将训练图片分为训练集和测试集，训练集用于网络训练，测试集用于模型测试，验证网络训练的效果。

在一些实施例中，所述检测图像标注为在训练图片上标注猫的面部坐标点信息以及面部轮廓外接矩形。

在一些实施例中，所述检测网络训练采用训练集图片进行训练，训练所用的损失函数为其中：p_i(ω,θ)为预测的坐标，y_i为真实坐标，N为抽取数量，ω、θ为网络参数。

在一些实施例中，所述检测测试模型为用测试集图片验证训练效果，用训练过的检测网络及参数预测测试集，并结合测试集标签求出验证集的损失，然后与训练集损失对比，判断所述检测模型训练效果的好坏。

在一些实施例中，所述猫脸识别模块包括猫脸识别模型，所述识别模型的训练流程包括：识别图像采集、识别图像整理、识别网络训练和识别模型测试。

在一些实施例中，所述识别图像采集包括人工采集大量宠物猫面部信息。

在一些实施例中，所述识别图像整理为用采集到的猫的面部图片，裁剪猫的面部区域，并按个体对面部区域图片进行归类。

在一些实施例中，所述识别网络训练采用Softmax loss和center loss联合训练，所用的损失函数为