一种基于多角度特征的牛脸识别方法及其相关设备技术

本申请公开一种基于多角度特征的牛脸识别方法及其相关设备，属于人工智能技术领域。本申请通过获取多角度的牛脸图像；对多角度的牛脸图像进行关键点识别和关键点对齐；对牛脸关键点图像进行分割；对牛脸局部图像进行特征提取；计算牛脸局部特征与预设的牛脸特征数据之间的相似度；并从牛脸特征相似度中识别结果。此外，本申请还涉及区块链技术，多角度的牛脸图像可存储于区块链中。相比于现有的模仿人脸识别方案，本申请通过对多角度的牛脸图像关键点识别和关键点对齐，并对牛脸关键点图像进行分割，再通过切割得到的牛脸局部图像进行牛脸特征提取和识别，可以避免死牛因病变导致的局部面部特征改变的问题，同时提高牛脸识别精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多角度特征的牛脸识别方法及其相关设备


[0001]本申请属于人工智能
，具体涉及一种基于多角度特征的牛脸识别方法及其相关设备。

技术介绍

[0002]随着科技时代的发展，越来越多的高新科技被应用于数字农业的发展，其中包括物联网技术，遥感技术，人工智能技术等等。高新技术在农作物增产，病虫害防护，畜牧养殖等方面都取得了不错成果。除了高新技术，保险业也为数字农业的发展做出了不可忽视的贡献。作为一项惠及三农的政策性保险，奶牛保险能够有效提高养殖户应对风险的能力，降低灾害导致的损失。然而，近年来奶牛“骗保”事件的频发，导致承保机构的利益严重受损。
[0003]目前，在奶牛保险理赔实例中，在进行牛身份验证时，大部分方案是直接使用牛耳标号作为唯一的身份标识，这种验证方案，没有考虑到耳标号丢失以及被重复使用，以骗取保险理赔金的风险问题。而有些方案虽然利用到了奶牛生物特征，比如牛脸、牛鼻纹等特征，但均模仿人脸识别方案，采用单张牛脸或鼻纹做识别，但没有考虑牛脸与人脸在空间结构上的区别，而且没有考虑死牛因病变导致的局部面部特征改变问题，导致的牛脸识别精度较差的问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提出一种基于多角度特征的牛脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质，已解决现有牛脸识别方案存在的没有考虑牛脸与人脸在空间结构上的区别，而且没有考虑死牛因病变导致的局部面部特征改变问题，导致的牛脸识别精度较差的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于多角度特征的牛脸识别方法，采用了如下所述的技术方案：
[0006]一种基于多角度特征的牛脸识别方法，包括：
[0007]接收牛脸识别指令，获取多角度的牛脸图像，所述多角度的牛脸图像至少包括正脸图像、左侧脸图像和右侧脸图像；
[0008]对所述多角度的牛脸图像进行关键点识别和关键点对齐，得到牛脸关键点图像；
[0009]根据识别的牛脸关键点对所述牛脸关键点图像进行分割，生成牛脸局部图像；
[0010]利用预设的特征提取模型对所述牛脸局部图像进行特征提取，得到牛脸局部特征；
[0011]计算所述牛脸局部特征与预设的特征数据库中的牛脸特征数据之间的相似度，得到牛脸特征相似度；
[0012]对所述牛脸特征相似度进行排序，并从所述牛脸特征相似度排序结果中获取牛脸识别结果。
[0013]进一步地，在所述对所述多角度的牛脸图像进行关键点识别和关键点对齐，得到
牛脸关键点图像之前，还包括：
[0014]将所述多角度的牛脸图像转化为红外图像，从所述红外图像中获取牛脸轮廓特征；
[0015]对所述红外图像进行去噪处理，去除所述红外图像的椒盐噪点，得到去噪图像；
[0016]基于所述去噪图像和所述牛脸轮廓特征，确定所述多角度的牛脸图像中的牛脸区域。
[0017]进一步地，所述对所述多角度的牛脸图像进行关键点识别和关键点对齐，得到牛脸关键点图像，具体包括：
[0018]基于预设的多阶段网络对所述多角度的牛脸图像中的牛脸区域进行关键点识别，得到牛脸关键点；
[0019]计算所述牛脸关键点之间的亲和力值；
[0020]比对所述牛脸关键点之间的亲和力值与预设的关键点亲和力值阈值，并根据关键点亲和力值阈值比对结果对所述牛脸关键点进行对齐；
[0021]基于对齐后的所述亲和力值对所述牛脸关键点进行连接，得到牛脸关键点图像。
[0022]进一步地，所述基于对齐后的所述亲和力值对所述牛脸关键点进行连接，得到牛脸关键点图像，具体包括：
[0023]判断对齐后的所述亲和力值是否大于或等于预设的匹配连接阈值；
[0024]当对齐后的所述亲和力值大于或等于所述匹配连接阈值时，对所述牛脸关键点进行匹配连接，得到牛脸关键点图像。
[0025]进一步地，所述根据识别的牛脸关键点对所述牛脸关键点图像进行分割，生成牛脸局部图像，具体包括：
[0026]根据所述牛脸关键点确定所述多角度的牛脸图像上的牛脸器官；
[0027]根据识别的牛脸关键点对多角度的牛脸图像上的牛脸器官进行分割，得到所述牛脸局部图像，其中，所述牛脸局部图像包括牛脸器官图像和消除器官后的牛脸图像。
[0028]进一步地，所述特征提取模型基于MobileFaceNet基准网络进行搭建，利用预设的特征提取模型对所述牛脸局部图像进行特征提取，得到牛脸局部特征，具体包括：
[0029]将所述牛脸器官图像和所述消除器官后的牛脸图像依次导入所述特征提取模型；
[0030]对所述牛脸器官图像进行特征向量转化，得到第一图像向量，以及对所述消除器官后的牛脸图像进行特征向量转化，得到第二图像向量；
[0031]获取所述特征提取模型中预先训练好的卷积核；
[0032]通过所述卷积核对所述第一图像向量进行卷积运算，得到牛脸器官特征，以及通过所述卷积核对所述第二图像向量进行卷积运算，得到消除器官后的牛脸特征；
[0033]组合所述牛脸器官特征和所述消除器官后的牛脸特征，得到所述牛脸局部特征。
[0034]进一步地，所述计算所述牛脸局部特征与预设的特征数据库中的牛脸特征数据之间的相似度，得到牛脸特征相似度，具体包括：
[0035]基于所述牛脸局部特征与所述特征数据库中的牛脸特征数据，构建牛脸特征的余弦距离矩阵；
[0036]基于所述余弦距离矩阵计算所述牛脸局部特征与所述特征数据库中的牛脸特征数据之间的相似度，得到所述牛脸特征相似度；
[0037]基于以下公式计算所述余弦距离矩阵计算所述牛脸局部特征与所述特征数据库中的牛脸特征数据之间的相似度：
[0038][0039]式中，X为牛脸局部特征，Y为特征数据库中的牛脸特征，cos(X,Y)为牛脸特征的余弦距离矩阵，max(cos(X,Y))为余弦距离矩阵中X和Y的余弦距离最大值，similarity(X,Y)为牛脸特征相似度。
[0040]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于多角度特征的牛脸识别装置，采用了如下所述的技术方案：
[0041]一种基于多角度特征的牛脸识别装置，包括：
[0042]图像获取模块，用于接收牛脸识别指令，获取多角度的牛脸图像，所述多角度的牛脸图像至少包括正脸图像、左侧脸图像和右侧脸图像；
[0043]关键点识别模块，用于对所述多角度的牛脸图像进行关键点识别和关键点对齐，得到牛脸关键点图像；
[0044]图像分割模块，用于根据识别的牛脸关键点对所述牛脸关键点图像进行分割，生成牛脸局部图像；
[0045]特征提取模块，用于利用预设的特征提取模型对所述牛脸局部图像进行特征提取，得到牛脸局部特征；
[0046]相似度计算模块，用于计算所述牛脸局部特征与预设的特征数据库中的牛脸特征数据之间的相似度，得到牛脸特征相似度；
[0047]特征识别模块，用于对所述牛脸特征相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多角度特征的牛脸识别方法，其特征在于，包括：接收牛脸识别指令，获取多角度的牛脸图像，所述多角度的牛脸图像至少包括正脸图像、左侧脸图像和右侧脸图像；对所述多角度的牛脸图像进行关键点识别和关键点对齐，得到牛脸关键点图像；根据识别的牛脸关键点对所述牛脸关键点图像进行分割，生成牛脸局部图像；利用预设的特征提取模型对所述牛脸局部图像进行特征提取，得到牛脸局部特征；计算所述牛脸局部特征与预设的特征数据库中的牛脸特征数据之间的相似度，得到牛脸特征相似度；对所述牛脸特征相似度进行排序，并从所述牛脸特征相似度排序结果中获取牛脸识别结果。2.如权利要求1所述的基于多角度特征的牛脸识别方法，其特征在于，在所述对所述多角度的牛脸图像进行关键点识别和关键点对齐，得到牛脸关键点图像之前，还包括：将所述多角度的牛脸图像转化为红外图像，从所述红外图像中获取牛脸轮廓特征；对所述红外图像进行去噪处理，去除所述红外图像的椒盐噪点，得到去噪图像；基于所述去噪图像和所述牛脸轮廓特征，确定所述多角度的牛脸图像中的牛脸区域。3.如权利要求2所述的基于多角度特征的牛脸识别方法，其特征在于，所述对所述多角度的牛脸图像进行关键点识别和关键点对齐，得到牛脸关键点图像，具体包括：基于预设的多阶段网络对所述多角度的牛脸图像中的牛脸区域进行关键点识别，得到牛脸关键点；计算所述牛脸关键点之间的亲和力值；比对所述牛脸关键点之间的亲和力值与预设的关键点亲和力值阈值，并根据关键点亲和力值阈值比对结果对所述牛脸关键点进行对齐；基于对齐后的所述亲和力值对所述牛脸关键点进行连接，得到牛脸关键点图像。4.如权利要求3所述的基于多角度特征的牛脸识别方法，其特征在于，所述基于对齐后的所述亲和力值对所述牛脸关键点进行连接，得到牛脸关键点图像，具体包括：判断对齐后的所述亲和力值是否大于或等于预设的匹配连接阈值；当对齐后的所述亲和力值大于或等于所述匹配连接阈值时，对所述牛脸关键点进行匹配连接，得到牛脸关键点图像。5.如权利要求1所述的基于多角度特征的牛脸识别方法，其特征在于，所述根据识别的牛脸关键点对所述牛脸关键点图像进行分割，生成牛脸局部图像，具体包括：根据所述牛脸关键点确定所述多角度的牛脸图像上的牛脸器官；根据识别的牛脸关键点对多角度的牛脸图像上的牛脸器官进行分割，得到所述牛脸局部图像，其中，所述牛脸局部图像包括牛脸器官图像和消除器官后的牛脸图像。6.如权利要求5所述的基于多角度特征的牛脸识别方法，其特征在于，所述特征提取模型基于MobileFaceNet基准网络进行搭建，利用预设的特征提取模型对所述牛脸局部图像进行特征提取，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：温利辉，夏志鹏，黄奇林，尹高，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：