[发明专利]根据动物视觉特征分类识别的方法、系统及可读存储介质

说明书

本发明提供一种根据动物视觉特征分类识别的方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：根据视觉特征分类模型对动物图像进行识别，获取多个视觉特征；针对每个视觉特征，基于各个物种类别的特征图谱分别计算其属于各个物种类别的概率；根据概率计算结果进行排序，获取排名靠前的第一预设数量的物种类别信息作为候选物种类别；对全部视觉特征重复以上计算过程，分别获取每个视觉特征对应的多个候选物种类别；根据全部视觉特征的多个候选物种类别确定所述动物图像的物种类别信息。

技术领域

本发明涉及对象识别技术领域，特别涉及一种根据动物视觉特征分类识别的方法、系统及可读存储介质。

背景技术

动物的血统识别具有一定的技术挑战，特别是例如猫狗等动物还存在大量的混种情况，比如全世界目前大概有狗的常见纯种和混血方式约2000多种左右，每个种的特征又大概率是不会完全重合的，使得如何识别区分动物不同种的血统组成信息成为了技术上的难点，对于普通消费者而言更加难以根据个人经验来进行分辨。

发明内容

本公开的目的之一是提供一种根据动物视觉特征分类识别的方法，包括：

根据视觉特征分类模型对动物图像进行识别，获取多个视觉特征；

针对每个视觉特征，基于各个物种类别的特征图谱分别计算其属于各个物种类别的概率；

根据概率计算结果进行排序，获取排名靠前的第一预设数量的物种类别信息作为候选物种类别；

对全部视觉特征重复以上计算过程，分别获取每个视觉特征对应的多个候选物种类别；

根据全部视觉特征的多个候选物种类别确定所述动物图像的物种类别信息。

在一些实施例中，所述物种类别的特征图谱通过以下方式建立：

针对每个物种类别的全部样本图像进行标注获取多个视觉特征，并分别计算全部视觉特征中每个相同视觉特征的总数占全部样本图像总数的比例，从而建立当前物种类别的特征图谱。

在一些实施例中，所述物种类别的特征图谱还包括将每个物种类别的全部样本图像中属于相同类型的多个视觉特征组成视觉特征组，以得到多个视觉特征组。

在一些实施例中，所述针对每个视觉特征，基于各个物种类别的特征图谱分别计算其属于各个物种类别的概率采用以下公式进行计算：

其中，A定义为该动物图像图属于X物种类别，B定义为该视觉特征是Y特征，P(A|B)定义为当判断该动物图像具有Y特征时，其属于X物种类别的概率，P(B|A)定义为当该动物图像属于X物种类别时，其具有Y特征的概率，P(B)定义为视觉特征分类模型识别该特征为Y特征的概率。

在一些实施例中，所述根据概率计算结果进行排序，获取排名靠前的第一预设数量的物种类别信息作为候选物种类别包括：

对于每个视觉特征，分别获取排名靠前的10个物种类别信息作为候选物种类别。

在一些实施例中，所述针对每个视觉特征，基于各个物种类别的特征图谱分别计算其属于各个物种类别的概率还包括：

根据物种分类模型对所述动物图像进行识别，获取多个物种分类识别结果；

基于所述多个物种分类识别结果获取排名靠前的第二预设数量的物种类别信息；

针对每个视觉特征，基于所述第二预设数量的物种类别信息中各个物种类别的特征图谱分别计算其属于各个物种类别的概率。

在一些实施例中，所述基于所述多个物种分类识别结果获取排名靠前的第二预设数量的物种类别信息包括：

获取所述动物图像的物种分类识别结果中排名前20的物种类别信息。