[发明专利]宠物身份核验方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201911244443.4 申请日: 2019-12-06
公开(公告)号: CN110956149A 公开(公告)日: 2020-04-03
发明(设计)人: 陈伟璇 申请(专利权)人: 中国平安财产保险股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F21/32;G06Q40/08
代理公司: 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507 代理人: 何姣
地址: 518000 广东省深圳市福田区益田路*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 宠物 身份 核验 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种宠物身份核验方法,其特征在于,包括:

获取待验证宠物图片,并对所述待验证宠物图片进行有效性校验;

当所述待验证宠物图片通过有效性校验后,根据预设的宠物脸识别模型从所述待验证宠物图片中提取出目标宠物脸图像;

根据所述目标宠物脸图像和预存的宠物脸图像,对所述待验证宠物图片中的宠物进行身份核验。

2.根据权利要求1所述的宠物身份核验方法,其特征在于,所述当所述待验证宠物图片通过有效性校验后,根据预设的宠物脸识别模型从所述待验证宠物图片中提取出目标宠物脸图像,包括:

当所述待验证宠物图片通过有效性校验后,通过预设的宠物脸识别模型从所述待验证宠物图片中提取出预设数量的候选宠物脸图像;

通过所述宠物脸识别模型,确定每个所述候选宠物脸图像各自对应的输出概率值;

根据每个所述候选宠物脸图像各自对应的输出概率值,从预设数量的候选宠物脸图像中确定目标宠物脸图像。

3.根据权利要求2所述的宠物身份核验方法,其特征在于,所述根据每个所述候选宠物脸图像各自对应的输出概率值,从预设数量的候选宠物脸图像中确定目标宠物脸图像,包括:

根据每个所述候选宠物脸图像各自对应的输出概率值,从预设数量的候选宠物脸图像中确定待校正的宠物脸图像;

获取待校正的宠物脸图像的宠物脸关键点,并根据待校正的宠物脸图像的宠物脸关键点,对待校正的宠物脸图像进行校正,得到目标宠物脸图像。

4.根据权利要求3所述的宠物身份核验方法,其特征在于,所述根据待校正的宠物脸图像的宠物脸关键点,对待校正的宠物脸图像进行校正,得到目标宠物脸图像,包括:

根据待校正的宠物脸图像的宠物脸关键点和预存的标准宠物脸图像,确定仿射变换矩阵;

根据所述仿射变换矩阵,对待校正的宠物脸图像进行校正,得到目标宠物脸图像。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的宠物身份核验方法,其特征在于,所述根据所述目标宠物脸图像和预存的宠物脸图像,对所述待验证宠物图片中的宠物进行身份核验,包括:

计算所述目标宠物脸图像与预存的宠物脸图像之间的相似度;

确定所述目标宠物脸图像与预存的宠物脸图像之间的相似度是否大于或等于预设的相似度阈值;

若所述目标宠物脸图像与预存的宠物脸图像之间的相似度大于或等于预设的相似度阈值,则确定所述待验证宠物图片中的宠物通过身份校验;

若所述目标宠物脸图像与预存的宠物脸图像之间的相似度小于预设的相似度阈值,则确定所述待验证宠物图片中的宠物未通过身份校验。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的宠物身份核验方法,其特征在于,所述对所述待验证宠物图片进行有效性校验,包括:

确定所述待验证宠物图片的图像清晰度是否大于或等于预设的清晰度阈值,若所述待验证宠物图片的图像清晰度大于或等于预设的清晰度阈值,则确定所述待验证宠物图片中是否存在宠物脸区域;

若所述待验证宠物图片中存在宠物脸区域,则确定所述待验证宠物图片通过有效性校验,若所述待验证宠物图片中不存在宠物脸区域,则确定所述待验证宠物图片未通过有效性校验。

7.根据权利要求6所述的宠物身份核验方法,其特征在于,所述确定所述待验证宠物图片中是否存在宠物脸区域,包括:

通过预设的宠物脸检测模型,确定所述待验证宠物图片中是否存在宠物脸区域。

8.一种宠物身份核验装置,其特征在于,所述宠物身份核验装置包括:

校验模块,用于获取待验证宠物图片,并对所述待验证宠物图片进行有效性校验;

宠物脸识别模块,用于当所述待验证宠物图片通过有效性校验后,根据预设的宠物脸识别模型从所述待验证宠物图片中提取出目标宠物脸图像;

身份核验模块,用于根据所述目标宠物脸图像和预存的宠物脸图像,对所述待验证宠物图片中的宠物进行身份核验。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国平安财产保险股份有限公司,未经中国平安财产保险股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911244443.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top