一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法技术

本发明专利技术公开了计算机应用技术和计算机视觉领域的一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法。本发明专利技术的步骤包括：1、从一张拍摄照片找出小熊猫脸部图像识别区域；2、对小熊猫脸部图像识别区域进行关键点检测；3、对齐小熊猫脸部图像；4、从对齐后的小熊猫脸部图像中提取出特征；5、将特征与预设注册样本对比，识别出拍摄照片中小熊猫个体身份信息。采用本发明专利技术方法，只需要输入一张小熊猫正脸或包含两只眼睛和鼻子的小姿态脸部图像，无需手动标记，即可自动实现对小熊猫个体的身份识别，具有非入侵、可持续、易实现、成本低的优点。

A Method of Panda Individual Recognition Based on Face Image

The invention discloses a panda individual recognition method based on face image in the field of computer application technology and computer vision. The steps of the present invention include: 1. finding the recognition area of the face image of the small panda from a photograph; 2. detecting the key points of the recognition area of the face image of the small panda; 3. aligning the face image of the small panda; 4. extracting the features from the aligned face image of the small panda; 5. comparing the features with the preset registration sample, identifying the individual identity information of the small panda in the photograph \u3002 By adopting the method of the invention, the identification of the individual panda can be automatically realized by inputting a small pose face image of the front face of a small panda or containing two eyes and nose without manual marking, which has the advantages of non-invasion, sustainability, easy realization and low cost.

【技术实现步骤摘要】
一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法
本专利技术属于计算机应用技术和计算机视觉领域，涉及小熊猫的生物特征识别分析，特别涉及一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法。
技术介绍
小熊猫(Ailurusfulgens)属喜玛拉雅—横断山脉特有的珍稀濒危动物，具有十分重要的研究价值。目前仅分布于中国、尼泊尔、印度、不丹和缅甸。在我国主要分布于四川、云南和西藏，其中以四川最多。现存小熊猫已被IUCN列为濒危物种，CITES列入附录I中，在我国列为II类重点保护动物。挽救小熊猫的物种并改变其严峻的现状，需要针对性地对小熊猫采取及时的保护和管理，有必要对其种群进行基础调查，而种群调查的首要任务就是做到个体识别。传统的动物个体识别方法主要有：根据动物个体的属性，如体型、毛色、花纹、个体典型特征(如肢体残缺)、叫声、性别、习性、DNA等差异区分个体；或者人为标记，如刺纹法、烙印法、染料标记法和微电子芯片皮下掩埋法等。但是，传统的动物个体识别方法存在诸如成本高、操作复杂、对动物有伤害、准确率和稳定性差等缺点。近年来，随着图像和视频采集及处理技术的进步，将计算机技术应用于动物保护吸引了越来越多的关注，并且取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法，其特征在于，步骤包括：S1：从一张拍摄照片中，生成不同尺度的候选框，从所述候选框中找出小熊猫脸部图像识别区域；S2：采用小熊猫面部关键点识别模型，对所述小熊猫脸部图像识别区域进行关键点检测；S3：拟合小熊猫脸部图像识别区域各部分所占的比例，并根据所述比例裁剪得到对齐后的小熊猫脸部图像；S4：从所述对齐后的小熊猫脸部图像中，提取出特征；S5：将所述特征与预设的注册样本对比，识别出所述拍摄照片中小熊猫个体身份信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法，其特征在于，步骤包括：S1：从一张拍摄照片中，生成不同尺度的候选框，从所述候选框中找出小熊猫脸部图像识别区域；S2：采用小熊猫面部关键点识别模型，对所述小熊猫脸部图像识别区域进行关键点检测；S3：拟合小熊猫脸部图像识别区域各部分所占的比例，并根据所述比例裁剪得到对齐后的小熊猫脸部图像；S4：从所述对齐后的小熊猫脸部图像中，提取出特征；S5：将所述特征与预设的注册样本对比，识别出所述拍摄照片中小熊猫个体身份信息。2.如权利要求1所述的一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法，其特征在于，步骤S1中从所述候选框中找出小熊猫的脸部图像识别区域，具体步骤为：S11：用图像金字塔算法在所述照片上生成多个候选框；S12：将所述多个候选框输入预设的候选框筛选模型，对所述多个候选框进行筛选；S13：通过筛选，从所述多个候选框中选出部分包含所述小熊猫的脸部图像识别区域的候选框。3.如权利要求2所述的一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法，其特征在于，所述候选框筛选模型的训练过程具体为：S21：预先拍摄一张包括小熊猫脸部图像，在所述包括小熊猫脸部图像上标记小熊猫脸的位置坐标；S22：拍摄多张包括小熊猫脸部的图像，构成图像集；S23：根据所述位置坐标从图像集中裁剪出正样本和负样本，生成训练集；S24：基于所述训练集，采用卷积神经网络的训练方法，训练出候选框筛选模型。4.如权利要求3所述的一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法，其特征在于，所述正样本是裁剪区域与标记区域的重叠区域值大于最大阈值的图像，所述负样本是裁剪区域与标记区域的重叠区域值小于最小阈值的图像，所述重叠区域值的定义用公式表示为：其中，IoU是重叠区域值，Areacroped是裁剪后的面积，Areagroudtruth是标记的目标区域的面积。5.如权利要求1所述的一种基于脸部图像的小熊猫个体识别方法，其特征在于，所述拟合小熊猫脸部图像识别区域各部分所占的比例，并根据所述比例裁剪得到对齐后的小熊猫脸部图像，拟合的公式为：β'＝argmin(||Xβ-y||2)其中，X的每一行表示一个训练样本的m个特征值，n表示样本数量，y表示每个样本两眼距离的真实值；β为要优化的目标，即每个部分与双眼距离的比例，β'表示β的最优解。...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵启军，何柒，张志和，侯蓉，陈鹏，齐敦武，吴孔菊，
申请(专利权)人：四川大学，成都大熊猫繁育研究基地，
类型：发明
国别省市：四川,51