[发明专利]宠物鼻纹识别方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种宠物鼻纹识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取带有宠物鼻纹的原始图片，通过预先训练好的鼻纹图像识别模型识别所述原始图片中的鼻纹图像；

通过预先训练好的鼻纹识别模型对所述鼻纹图像进行鼻纹特征提取，得到所述鼻纹图像的待验证的特征向量；

分别计算所述待验证的特征向量与档案库中存储的各宠物的特征向量的欧氏距离；

当计算的所述欧氏距离小于第一预设值时，确定所述待验证特征向量对应原始图片中的宠物与所述档案库中对应计算的宠物为同一宠物。

2.根据权利要求1所述的宠物鼻纹识别方法，其特征在于，训练所述鼻纹图像识别模型的步骤包括：

获取标注有宠物鼻纹区域真实坐标的原始样本图片；

将所述原始样本图片随机分为样本图片训练集和样本图片测试集；

将所述样本图片训练集中的样本图片输入待训练的鼻纹图像识别模型，得到所述样本图片训练集中各样本图片的宠物鼻纹区域预测坐标，根据所述样本图片中宠物鼻纹区域预测坐标与所述宠物鼻纹区域真实坐标的第一损失值调整所述鼻纹图像识别模型中损失函数的当前网络参数；

将所述样本图片测试集中的样本图片输入至所述当前网络参数对应的鼻纹图像识别模型，得到所述样本图片测试集中各测试图片的宠物鼻纹区域预测坐标，计算所述测试图片中宠物鼻纹区域预测坐标与所述宠物鼻纹区域真实坐标的第二损失值，循环调整所述当前网络参数至本步骤，直到所述第一损失值减小、所述第二损失值减小、所述第一损失值的波动区间小于预设第一坐标值、所述第二损失值的波动区间小于预设第二坐标值且所述第一损失值和所述第二损失值的差值小于第二预设值时，将当前的网络参数作为所述鼻纹图像识别模型中损失函数的网络参数。

3.根据权利要求2所述的宠物鼻纹识别方法，其特征在于，所述鼻纹图像识别模型选用的损失函数为均方差损失函数。

4.根据权利要求1所述的宠物鼻纹识别方法，其特征在于，训练所述鼻纹识别模型的步骤包括：

获取携带有鼻纹信息的各个宠物的鼻纹样本图片，其中，同一宠物的鼻纹样本图片包括多张；

根据所述鼻纹样本图片所属的宠物对象将所述鼻纹样本图片处理为正样本对和负样本对；

将所述正样本对和所述负样本对输入至所述待训练鼻纹识别模型，计算所述待训练所述鼻纹识别模型中损失函数的第三损失值，调整所述鼻纹识别模型中损失函数的网络参数，循环本步骤直到所述第三损失值不断减小且所述第三损失值的波动区间小于第三预设值时，判断所述鼻纹识别模型训练完成。

5.根据权利要求4所述的宠物鼻纹识别方法，其特征在于，所述鼻纹识别模型选用的损失函数为三元组损失函数。

6.一种宠物鼻纹识别装置，其特征在于，包括：

图像识别模块，用于获取带有宠物鼻纹的原始图片，通过预先训练好的鼻纹图像识别模型识别所述原始图片中的鼻纹图像；

特征提取模块，用于通过预先训练好的鼻纹识别模型对所述鼻纹图像进行鼻纹特征提取，得到所述鼻纹图像的待验证的特征向量；

计算模块，用于分别计算所述待验证的特征向量与档案库中存储的各宠物的特征向量的欧氏距离；

宠物确定模块，用于当计算的所述欧氏距离小于第一预设值时，确定所述待验证特征向量对应原始图片中的宠物与所述档案库中对应计算的宠物为同一宠物。