[發明專利]一種貓的面部個體識別裝置和方法

在審

• 申請號: 202110380907.5
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113076886A
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 虞愛;周濤;劉周可;譚升;肖唐財
• 申請（專利權）人: 深圳市悅?？萍加邢薰?/a>
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京智永源知識產權代理事務所(普通合伙) 11967
• 代理人: 李騰;姚亮梅

1.一種貓的面部個體識別裝置，其特征在于，包括：

貓臉采集模塊：用于獲取目標的面部圖像；

貓臉檢測模塊：用于從所述面部圖像進行貓的面部坐標點的提取，依據所述坐標點裁剪所述面部圖像，獲取貓的面部區域；

貓臉識別模塊：用于從所述面部區域獲取貓的面部特征向量；

貓臉建檔模塊：用于根據預先獲取的面部特征向量建立寵物貓檔案庫，以便用于寵物貓的身份識別；

貓臉判別模塊：用于將待識別目標的面部特征向量與檔案庫中寵物貓的面部特征向量進行比對，判別目標的個體身份。

2.根據權利要求1所述的識別裝置，其特征在于，所述貓臉檢測模塊包括貓臉檢測模型，所述檢測模型的訓練流程包括：檢測圖像收集、檢測圖像標注、檢測網絡訓練和檢測模型測試。

3.根據權利要求2所述的識別裝置，其特征在于，所述檢測圖像收集為從寵物領養網站上按照寵物名稱爬取圖片，再通過人工PS合成各類不同背景的訓練圖片，將訓練圖片分為訓練集和測試集，訓練集用于網絡訓練，測試集用于模型測試，驗證網絡訓練的效果。

4.根據權利要求2所述的識別裝置，其特征在于，所述檢測圖像標注為在訓練圖片上標注貓的面部坐標點信息和面部輪廓外接矩形。

5.根據權利要求2所述的識別裝置，其特征在于，所述檢測網絡訓練采用訓練集圖片進行訓練，訓練所用的損失函數為其中：p_i(ω,θ)為預測的坐標，y_i為真實坐標，N為抽取數量，ω、θ為網絡參數。

6.根據權利要求2所述的識別裝置，其特征在于，所述檢測測試模型為用測試集圖片驗證訓練效果，用訓練過的檢測網絡及參數預測測試集，并結合測試集標簽求出驗證集的損失，然后與訓練集損失對比，判斷所述檢測模型訓練效果的好壞。

7.根據權利要求1所述的識別裝置，其特征在于，所述貓臉識別模塊包括貓臉識別模型，所述識別模型的訓練流程包括：識別圖像采集、識別圖像整理、識別網絡訓練和識別模型測試。

8.根據權利要求7所述的識別裝置，其特征在于，所述識別圖像采集包括人工采集大量寵物貓面部信息。

9.根據權利要求7所述的識別裝置，其特征在于，所述識別圖像整理為用采集到的貓的面部圖片，裁剪貓的面部區域，并按個體對面部區域圖片進行歸類。

10.根據權利要求7所述的識別裝置，其特征在于，所述識別網絡訓練采用Softmaxloss和center loss聯合訓練，所用的損失函數為

其中L_S為Softmax loss函數，L_C為center loss函數，為中心損失的權重值，m為每批次取樣本的數量，n為訓練類別的總數，W^T為權重矩陣，b_yi和b_j分別為類別y和j的偏置參數，X_i為每次通過網絡提取到的預測值，C_yi為每個類別的中心。

11.根據權利要求7所述的識別裝置，其特征在于，所述識別網絡訓練的訓練過程為將訓練數據輸入識別網絡得到面部特征向量，并計算中心損失，隨機初始化類別中心，而后每一個batch里計算當前數據與類別中心的距離，而后將這個梯度形式的距離加到類別中心上。

12.一種貓的面部個體識別方法，利用權利要求1-11任一所述的面部識別裝置對貓的面部進行個體識別，具體步驟包括：

S10，獲取待識別目標的面部圖像；

S20，從所述面部圖像進行貓的面部坐標點的提取，依據所述坐標點裁剪所述面部圖像，獲取貓的面部區域；

S30，從所述面部區域獲取待識別目標的面部特征向量；

S40，將待識別目標的面部特征向量與檔案庫中寵物貓的面部特征向量進行比對，判別目標的個體身份。