[發(fā)明專利]一種寵物圖像識(shí)別的方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810323793.9
• 申請(qǐng)日: 2018-04-11
• 公開（公告）號(hào): CN108460428A
• 公開（公告）日: 2018-08-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅學(xué)勱;梁浩;孫力勝;吳駿
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 波奇（上海）信息科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡志成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371
• 代理人: 陳曉云

本發(fā)明提供了一種寵物圖像識(shí)別的方法和裝置，涉及數(shù)字圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待處理圖像，其中，所述待處理圖像的數(shù)量為多個(gè)，且每個(gè)所述待處理圖像中均包括待識(shí)別寵物；調(diào)用預(yù)先構(gòu)建的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為預(yù)先通過目標(biāo)層級(jí)分類樹的層級(jí)損失函數(shù)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將所述待處理圖像輸入至所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行識(shí)別，以使所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照所述目標(biāo)層級(jí)分類樹中所包含的分類特征對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行分類識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明緩解了現(xiàn)有的寵物圖像識(shí)別技術(shù)只能應(yīng)用于特定的限制場景，無法獲取更全面或更深度的寵物屬性信息，難以在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮作用的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種寵物圖像識(shí)別的方法和裝置。

背景技術(shù)

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾年來比較熱門的一個(gè)研究方向，它從仿生學(xué)的角度模擬人類大腦神經(jīng)的多層計(jì)算架構(gòu)體系，通過表征一些復(fù)雜的模式與函數(shù)，在語音識(shí)別及圖像處理領(lǐng)域，取得了接近或超過人類水平的效果。但深度學(xué)習(xí)存在訓(xùn)練困難，計(jì)算量大，訓(xùn)練周期長等缺點(diǎn)，而且業(yè)界目前的圖像識(shí)別研究領(lǐng)域主要針對(duì)與人相關(guān)的圖像識(shí)別如人臉識(shí)別及分類，針對(duì)寵物圖像識(shí)別的技術(shù)研究還不多，不能很好的滿足實(shí)際需求。例如，目前寵物識(shí)別主要局限在對(duì)寵物的品種識(shí)別如狗/貓/鳥類/水族，或單品種的分類如針對(duì)狗種類的識(shí)別或針對(duì)貓種類的識(shí)別，目前還沒有跨物種的全品類的寵物識(shí)別方法，以及深入到寵物的血統(tǒng)，年齡、性別、體型、毛發(fā)等更多更細(xì)的屬性識(shí)別方法。

針對(duì)上述問題，還未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種寵物圖像識(shí)別的方法和裝置，以緩解了現(xiàn)有的寵物圖像識(shí)別技術(shù)只能應(yīng)用于特定的限制場景，無法獲取更全面或更深度的待識(shí)別寵物的屬性特征，難以在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮作用的技術(shù)問題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種寵物圖像識(shí)別的方法，該方法包括：獲取待處理圖像，其中，所述待處理圖像的數(shù)量為多個(gè)，且每個(gè)所述待處理圖像中均包括待識(shí)別寵物；調(diào)用預(yù)先構(gòu)建的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為預(yù)先通過目標(biāo)層級(jí)分類樹的層級(jí)損失函數(shù)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將所述待處理圖像輸入至所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行識(shí)別，以使所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照所述目標(biāo)層級(jí)分類樹中所包含的分類特征對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行分類識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果，其中，所述識(shí)別結(jié)果為所述待處理圖像中所包含的所述待識(shí)別寵物的種類。

進(jìn)一步地，在獲取待處理圖像之前，所述方法還包括：構(gòu)建所述目標(biāo)層級(jí)分類樹；計(jì)算所述目標(biāo)層級(jí)分類樹的層級(jí)損失函數(shù)；基于所述層級(jí)損失函數(shù)構(gòu)建所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)為所述層級(jí)損失函數(shù)。

進(jìn)一步地，構(gòu)建所述目標(biāo)層級(jí)分類樹包括：確定所述目標(biāo)層級(jí)分類樹的分類屬性，其中，所述分類屬性包括：種類和/或?qū)傩蕴卣鳎龇N類包括：待識(shí)別寵物的品種，所述屬性特征包括以下至少之一：待識(shí)別寵物的血統(tǒng)，待識(shí)別寵物的年齡，待識(shí)別寵物的年齡，待識(shí)別寵物的性別，待識(shí)別寵物的體型，待識(shí)別寵物的毛發(fā)；基于所述分類屬性，為所述目標(biāo)層級(jí)分類樹的各個(gè)節(jié)點(diǎn)配置對(duì)應(yīng)的類別和/或?qū)?yīng)的屬性特征；在為所述目標(biāo)層級(jí)分類樹的各個(gè)節(jié)點(diǎn)配置對(duì)應(yīng)的類別和/或?qū)?yīng)的屬性特征之后，為每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)賦予對(duì)應(yīng)的概率值，以及為每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)賦予對(duì)應(yīng)的權(quán)重，從而得到所述目標(biāo)層級(jí)分類樹。

進(jìn)一步地，獲取待處理圖像包括：獲取待處理的原始圖像，其中，所述待處理的原始圖像為包括所述待識(shí)別寵物的圖像；對(duì)所述待處理的原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到所述待處理圖像，其中，所述預(yù)處理包括：剪裁處理和白化處理。

進(jìn)一步地，在獲取待處理圖像之前，所述方法還包括：獲取訓(xùn)練集圖像；通過所述訓(xùn)練集圖像對(duì)所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練得到所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

進(jìn)一步地，獲取訓(xùn)練集圖像包括：對(duì)所述訓(xùn)練集圖像的原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到所述訓(xùn)練集圖像，其中，所述預(yù)處理包括：剪裁處理，翻轉(zhuǎn)處理，亮度變化處理，對(duì)比度變化處理，白化處理。