犬只识别方法及装置制造方法及图纸

本申请提供犬只识别方法及装置，其中所述犬只识别方法包括：获取待识别犬只对应的至少两个待识别纹印图像，其中，所述待识别纹印图像为所述待识别犬只对应的至少两个采集角度的掌纹的纹印图像；对每个待识别纹印图像进行特征提取，获得至少两个待识别纹印图像特征表示；基于每个待识别纹印图像特征表示，在预设特征表示集合中进行检索，获得所述待识别犬只对应的候选犬只标识集合；基于所述候选犬只标识集合对应的候选图像集合和所述至少两个待识别纹印图像，确定所述待识别犬只的目标犬只标识；通过多角度的犬只掌纹实现了精准地对犬只身份的识别，不仅提高了犬只身份识别的效率，还提升了精准度，增强用户体验。增强用户体验。增强用户体验。

【技术实现步骤摘要】
犬只识别方法及装置


[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及犬只识别方法。本申请同时涉及犬只识别装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平提高，越来越多的人开始饲养犬类，对犬类进行更好的管理也变得愈发重要。目前，犬只身份识别的技术手段不多，主要是采取芯片注射和犬鼻纹、犬脸识别等方法，各种方法有利有弊，例如芯片注射方案对犬只肉体有伤害，并且每年都要重新复检缴费费用高，耗时耗力。犬鼻纹，犬脸目前方案并不成熟，没有针对性地对抓拍的图像质量、角度等进行筛选，导致整套方案效率低且识别准确率低，用户体验差。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了犬只识别方法。本申请同时涉及犬只识别装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的上述问题。
[0004]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种犬只识别方法，包括：
[0005]获取待识别犬只对应的至少两个待识别纹印图像，其中，所述待识别纹印图像为所述待识别犬只对应的至少两个采集角度的掌纹的纹印图像；
[0006]对每个待识别纹印图像进行特征提取，获得至少两个待识别纹印图像特征表示；
[0007]基于每个待识别纹印图像特征表示，在预设特征表示集合中进行检索，获得所述待识别犬只对应的候选犬只标识集合；
[0008]基于所述候选犬只标识集合对应的候选图像集合和所述至少两个待识别纹印图像，确定所述待识别犬只的目标犬只标识。
[0009]根据本申请实施例的第二方面，提供了一种犬只识别装置，包括：
[0010]图像获取模块，被配置为获取待识别犬只对应的至少两个待识别纹印图像，其中，所述待识别纹印图像为所述待识别犬只对应的至少两个采集角度的掌纹的纹印图像；
[0011]特征抽取模块，被配置为对每个待识别纹印图像进行特征提取，获得至少两个待识别纹印图像特征表示；
[0012]向量检索模块，被配置为基于每个待识别纹印图像特征表示，在预设特征表示集合中进行检索，获得所述待识别犬只对应的候选犬只标识集合；
[0013]犬只识别模块，被配置为基于所述候选犬只标识集合对应的候选图像集合和所述至少两个待识别纹印图像，确定所述待识别犬只的目标犬只标识。
[0014]根据本申请实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令时实现所述犬只识别方法的步骤。
[0015]根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现所述犬只识别方法的步骤。
[0016]本申请提供的犬只识别方法，获取待识别犬只对应的至少两个待识别纹印图像，其中，所述待识别纹印图像为所述待识别犬只对应的至少两个采集角度的掌纹的纹印图像；对每个待识别纹印图像进行特征提取，获得至少两个待识别纹印图像特征表示；基于每个待识别纹印图像特征表示，在预设特征表示集合中进行检索，获得所述待识别犬只对应的候选犬只标识集合；基于所述候选犬只标识集合对应的候选图像集合和所述至少两个待识别纹印图像，确定所述待识别犬只的目标犬只标识。
[0017]本申请一实施例，通过获取待识别犬只的不同采集角度的掌纹纹印图像，并对掌纹纹印图像进行特征提取，获得纹印图像特征表示；根据该纹印图像特征表示在预设特征表示集合中进行初始筛选，获得候选犬只标识的集合，进而，在候选犬只标识集合中，根据纹印图像的匹配，再次筛选出待识别犬只的目标犬只标识，以获得该待识别犬只的目标身份信息；该种方式通过多角度的犬只掌纹实现了精准地对犬只身份的识别，不仅避免了犬鼻纹、犬脸识别时图像采集的困难，还提高了犬只身份识别的效率，增强用户体验。
附图说明
[0018]图1是本申请一实施例提供的一种犬只识别方法的流程示意图；
[0019]图2是本申请一实施例提供的一种犬只识别方法的流程图；
[0020]图3是本申请一实施例提供的一种犬只识别装置的结构示意图；
[0021]图4是本申请一实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
[0022]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
[0023]在本申请一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请一个或多个实施例。在本申请一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本申请一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0024]应当理解，尽管在本申请一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
[0025]首先，对本申请一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
[0026]ROI(RegionofInterest，感兴趣区域)：机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。
[0027]CNN架构：卷积神经网络架构，包括卷积层、降采样层，全链接层。卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。该网络模型通过采用梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐
层反向调节，通过频繁的迭代训练提高网络的精度。
[0028]U
‑
Net(语义分割网络)：语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。
[0029]目前，传统的犬只身份识别，大多采用犬鼻纹识别、犬脸识别，但是在鼻纹、犬脸识别的图像采集方面，将存在着一定的困难，如光线、对焦、沾水模糊等，都会影响图像采集的效果，也进而影响着对犬只身份识别的准确度。基于此，本申请实施例提供了一种多姿态(角度)局部特征匹配方法，首先通过形态特征选择轮廓最完整的纹印作为定位锚点，之后采集掌垫不同姿态的纹印作为特征扩展，同时基于局部特征匹配模型，通过计算纹印对应的仿射矩阵估计姿态偏差。并基于姿态偏差建立各纹理实例的索引。在识别阶段，利用局部特征匹配计算query与各实例锚点的姿态偏差，查询相应姿态下对应的纹印图像，从而实现了纹理区域定位。定位后的query图像通过特征抽取模型得到全局特征，计算与对应实例图像的距离作为最本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种犬只识别方法，其特征在于，包括：获取待识别犬只对应的至少两个待识别纹印图像，其中，所述待识别纹印图像为所述待识别犬只对应的至少两个采集角度的掌纹的纹印图像；对每个待识别纹印图像进行特征提取，获得至少两个待识别纹印图像特征表示；基于每个待识别纹印图像特征表示，在预设特征表示集合中进行检索，获得所述待识别犬只对应的候选犬只标识集合；基于所述候选犬只标识集合对应的候选图像集合和所述至少两个待识别纹印图像，确定所述待识别犬只的目标犬只标识。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述候选犬只标识集合对应的候选图像集合和所述至少两个待识别纹印图像，确定所述待识别犬只的目标犬只标识，包括：基于所述候选犬只标识集合在预设图像集合中，确定候选图像集合，其中，所述候选图像集合中包括每只候选犬只对应的候选纹印图像；基于所述候选图像集合和所述至少两个待识别纹印图像，进行图像匹配，确定所述待识别犬只的目标犬只标识。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，预设图像集合为预先构建的犬只纹印图像的集合，具体构建步骤如下：确定待处理犬只对应的目标掌纹采集角度的目标图像；获取所述待处理犬只对应的与所述目标掌纹采集角度不同的至少一个参考图像；将所述目标图像和每个参考图像进行特征点匹配，确定所述每个参考图像对应的图像偏差角度；基于所述目标图像和所述目标掌纹采集角度、所述至少一个参考图像和所述每个参考图像对应的图像偏差角度，构建预设图像集合。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定待处理犬只对应的目标掌纹采集角度的目标图像，包括：基于预设图像采集装置，采集待处理犬只的掌纹的多个初始图像帧；根据预设图像筛选条件，在所述多个初始图像帧中进行筛选，确定目标图像，并确定所述目标图像对应的目标掌纹采集角度。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，预设图像筛选条件包括犬只纹印对称度筛选条件、犬只纹印完整度筛选条件、犬只纹印纹理强度筛选条件。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述候选图像集合和所述至少两个待识别纹印图像，进行图像匹配，确定所述待识别犬只的目标犬只标识，包括：确定所述候选图像集合中每个候选纹印图像对应的候选纹印采集角度；确定每个待识别纹印图像对应的待识别纹印采集角度；基于所述候选纹印采集角度和所述待识别纹印采集角度，进行图像匹配，确定所述待识别犬只的目标犬只标识。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述候选纹印采集角度和所述待识别纹印采集角度，进行图像匹配，确定所述待识别犬只的目标犬只标识，包括：在所述候选纹印采集角度中选取待匹配采集角度，并确定所述待匹配采集角度对...

【专利技术属性】
技术研发人员：管思聪，杨雪，
申请(专利权)人：北京中科昆朋生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：