[发明专利]一种宠物面部识别方法

说明书

一种宠物面部识别方法，包括以下步骤：S1：初始化宠物面部分类器，包括分类器结构初始化和分类器权重初始化；S2：获取图像数据，通过网络爬虫和实地相机采集；S3：对数据进行分类和标记；S4：对图像数据进行面部对齐；S5：迭代更新分类器；S6：判断分类器是否达到精度要求，若是，则保存当前参数并结束程序，若否，则继续训练。本发明适用于大批量宠物识别到个体，且具有较高的精度。

技术领域

本发明设计深度神经卷及网络深度卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks，CNN)和人脸识别技术，其中人脸识别技术借鉴了FaceNet网络结构和损失函数计算思想，通过自己采集大量宠物图片数据集在原网络基础上进行了微调和测试，获得了较高精度。

背景技术

随着社会技术的不断进步以及各方面对于自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为生物的一种内在属性，生物特性具有很强的自身稳定性和个体差异性，故使其成为了自动身份验证的最理想依据。在众多生物识别技术中，面部识别具有相比于其他识别方法更为突出的直接、有效、方面的特点，从而得到了广泛的研究和应用。

近几年，深度学习技术异军突起，在人脸识别领域取得了突破性发展，其中有些模型，诸如FaceNet、Face++、DeepID2等等，识别率高达百分之九十九以上，这为人脸识别技术开始大规模的应用在实际项目中奠定了坚实基础。

但值得注意的是，现实生活中，需要生物面部识别技术的不仅仅是人类，猫、狗、猪、羊、牛等等动物均可以和生物面部识别技术结合起来，以达到优化生产生活的目的。然而在这些领域，相关研究和应用较少，亟待科研工作者去开发。

在专利201410006204.6中提出了一种将宠物脸部识别和门禁系统相结合的方法，即通过对自家宠物的脸部和体态数据的采集及识别来实现宠物门的打开、闭合，此方法主要是针对一只或两只宠物的识别，识别数量较少且识别方法相对简单，不适用于大批量宠物的识别。专利201611032333.8提出了一种宠物类型识别的方法和装置，此方法将从宠物图像数据中提取的身体特征存入到库中，在识别过程中将输入宠物的图片特征和库中特征相匹配，最终得到匹配的宠物类型，此方法虽然适用于大批量宠物的识别，但识别范围止于宠物类型，无法对同类型的宠物做出进一步识别。

发明内容

为了克服现有的宠物识别方法的识别精度较低的不足，为了实现对大批量宠物识别精确到个体的功能，本发明提出一种识别精度较高的宠物面部识别方法。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案如下：

一种宠物面部识别方法，包括以下步骤：

S1：初始化宠物面部分类器，包括分类器结构初始化和分类器权重初始化；

S2：获取图像数据，通过网络爬虫和实地相机采集；

S3：对数据进行分类和标记；

S4：对图像数据进行面部对齐；

S5：迭代更新分类器；

S6：判断分类器是否达到精度要求，若是，则保存当前参数并结束程序，若否，则继续训练。

进一步，所述步骤S1包含以下步骤：

S1.1：初始化宠物面部分类器结构，所述分类器结构为FaceNet；

S1.2：用初始化函数初始化分类器权重，使用了FaceNet作者在其自己的数据集上训练所得的预训练模型。

再进一步，所述步骤S2包括以下步骤：

S2.1：采用人工实地相机采集的方法补充图像数据；

S2.2：采用网络爬虫的方法从互联网爬取对应需求的图像数据。