[发明专利]一种宠物身份的识别方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种宠物身份的识别方法及装置，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。本发明实施例提供的方法可以对宠物的身份进行精确识别，解决了保险行业对宠物投保时，无法准确识别宠物身份的问题。

技术领域

本发明涉及宠物身份识别领域，尤其涉及一种宠物身份的识别方法及装置。

背景技术

目前对于动物的识别方法中，大部分还停留在对动物不同物种的识别。即识别动物为猫、狗或其他物种的动物。对同一种动物不同个体之间的识别技术还不是太成熟。随着宠物数量的逐渐提高，以及人们对宠物的重视程度的提高。使得宠物险是近两年发展起来的产险产品，主要是对各种宠物(例如猫狗)的健康和意外进行投保。

然而由于现有对同一种动物不同个体之间的识别技术的识别准确率较差，使得宠物身份的识别也遇到了重大挑战。

发明内容

本发明实施例提供一种宠物身份的识别方法及装置，以解决现有技术中，对宠物身份识别准确率较差的问题。

依据本发明的一个方面，提供了一种宠物身份的识别方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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；