[发明专利]一种宠物身份的识别方法及装置

权利要求书

1.一种宠物身份的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

根据预先训练得到的目标图像检测网络，确定待识别图像中的宠物图像区域；

根据预先训练得到的脸部检测分类器，确定所述宠物图像区域中的宠物脸部图像区域；

对所述宠物脸部图像区域进行图像对齐，得到对齐图像；

提取所述对齐图像中的特征向量，并根据所述特征向量对所述待识别图像中的宠物进行识别，得到所述宠物的身份信息；

所述对所述宠物脸部图像区域进行图像对齐，得到对齐图像的步骤包括：

根据预先训练得到的特征点检测网络，获取所述宠物脸部图像区域中宠物脸部器官位置的粗定位特征点；将所述宠物脸部图像区域分割成多个局部区域，其中每个局部区域包括至少一个粗定位特征点；分别根据每个局部区域的特征点对所述特征点检测网络进行修订，得到多个修订后的特征点检测网络，其中，每一个修订后的特征点检测网络，对应一个局部区域；根据每个局部区域以及相对应的修订后的特征点检测网络，得到与所述粗定位特征点相对应的精确定位特征点；将所述多个局部区域反映射回所述宠物脸部图像区域，确定所述精确定位特征点之间的位置关系；根据所述精确定位特征点之间的位置关系，对齐所述宠物脸部图像区域，得到对齐图像；

所述根据所述精确定位特征点之间的位置关系，对齐所述宠物脸部图像区域，得到对齐图像的步骤包括：

根据所述精确定位特征点之间的位置关系，确定所述宠物脸部图像区域是否已对齐；若未对齐，则选择至少三个精确定位特征点，并根据选择出的精确定位特征点所在器官位置之间的关系，计算选择出的每个精确定位特征点相对应的期望特征点；根据选择出的所述精确定位特征点以及所述期望特征点，确定仿射变换矩阵；根据所述仿射变换矩阵对所述宠物脸部图像区域的像素点进行仿射变换，得到对齐图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，训练得到所述目标图像检测网络的步骤包括：

获取针对所述待识别图像中的宠物确定的专向训练数据；

根据所述专向训练数据，采用二分类方式训练目标检测网络，得到训练后的目标检测网络，作为所述目标图像检测网络。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练得到的脸部检测分类器，确定所述宠物图像区域中的宠物脸部图像区域的步骤包括：

将所述宠物图像区域中面积小于预设面积阈值的图像区域去除，得到候选区域；

将所述候选区域输入所述脸部检测分类器，确定所述候选区域中的宠物脸部图像区域。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，训练得到所述脸部检测分类器的步骤包括：

获取多个包含宠物图像的训练图像以及不包含宠物图像的训练图像；

获取每个所述训练图像的Haar特征；

根据所述Haar特征以及所述训练图像是否包含宠物脸部图像，构造训练样本特征集合；

采用AdaBoost方法对所述训练样本特征集合进行训练，得到所述脸部检测分类器。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述宠物脸部器官位置的粗定位特征点至少包括：左眼位置上的一个粗定位特征点、右眼位置上的一个粗定位特征点、鼻尖位置上的一个粗定位特征点、嘴巴位置上的三个粗定位特征点以及耳根位置上的两个粗定位特征点。