一种狗鼻纹识别方法及系统与流程

1.本发明提出了一种狗鼻纹识别方法及系统，属于鼻纹识别技术领域。


背景技术：

2.当前，城市中养狗的人越来越多，导致城市中的狗越来越多，因此，常会出现修改，流浪狗无法确认身，和咬人狗无法找到主人等问题发生。目前，已有的解决方案主要有两种，一是办理狗证，二是向狗体内注射芯片。第一种方案虽然已在国内实施，但由于需要年年复检并交纳一定费用，普及率并不是很高。第二种方案对宠物本身存在伤害，且不是所有人都可以进行识别的，必须在机构的专业仪器帮助下才能识别，局限性很大。
3.因此，现有技术中的犬只身份识别方法存在可行性低，对犬只伤害大的缺陷，缺乏对犬只身份识别的有效方法。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种狗鼻纹识别方法及系统，用以解决现有技术中的犬只身份识别方法存在可行性低，身份识别有效性较低的问题，所采取的技术方案如下：一种狗鼻纹识别方法，所述狗鼻纹识别方法包括：对犬只进行鼻部图像采集，获取鼻部图像，并对所述鼻部图像进行处理获得多个待识别区域图像；对多个所述待识别区域图像进行关键点检测，获得所述待识别区域图像对应的关键点，并利用所述关键点进行待识别区域图像对齐处理，获得对齐后的待识别区域图像；对所述对齐后的待识别区域图像进行狗鼻纹特征向量提取和识别，通过狗鼻纹特征向量提取和识别确定犬只身份识别结果。
5.进一步地，对所述鼻部图像进行处理获得多个待识别区域图像，包括：对所述鼻部图像进行边缘轮廓处理，获得以鼻部轮廓为界限的鼻部整体区域；对所述鼻部整体区域进行图像区域划分处理，获取多个待识别区域图像。
6.进一步地，对所述鼻部整体区域进行图像区域划分处理，获取多个待识别区域图像，包括：在所述鼻部整体区域中识别并标记出左鼻孔和右鼻孔的轮廓线，获得左鼻孔轮廓线位置和右鼻孔轮廓线位置，以及，左鼻孔和右鼻孔之间的中心线，并将所述左鼻孔和右鼻孔之间的中心线作为鼻部整体区域的中心线；将左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点进行连线，获得横高线，并提取所述横高线与所述中心线之间的交点位置，作为第一交点位置；提取所述中心线与鼻部整体区域的上轮廓线之间的交点位置，作为第二交点位置；将所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置进行连线，分别获得所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的
连线与所述横高线之间的夹角；利用所述夹角通过中心点夹角确定模型，获得中心点在中心线上的位置；同时，利用第一交点位置和第二交点位置之间的距离结合半径确定模型，获得半径长度；其中，所述中心点夹角确定模型和半径确定模型分别如下：其中，v表示中心点与左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点之间的连线与横高线之间的夹角；α1和α2分别表示所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的连线与所述横高线之间的夹角；α0表示夹角基准比较值，α0的取值范围为17.8
°‑
25.2
°
，优选为，19.6
°
；且，当α1和α2相等时，令min（α1，α2）-α0/max（α1，α2）-α0=0.1；r表示半径长度；l表示第一交点位置和第二交点位置之间的距离；以所述中心点为圆心形成以所述半径长度为基准的第一待识别区域，并利用所述第一待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第一待识别区域图像；将左鼻孔轮廓线最低点与右鼻孔轮廓线最低点进行连线，获得横低线，并提取所述横低线与所述中心线之间的交点位置，作为第三交点位置；分别提取左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离，并以所述第三交点位置为圆心，以左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离为长轴和短轴，形成纵向椭圆区域，并将所述纵向椭圆区域第二待识别区域，并利用所述第二待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第二待识别区域图像。
7.进一步地，对多个所述待识别区域图像进行关键点检测，获得所述待识别区域图像对应的关键点，并利用所述关键点进行待识别区域图像对齐处理，获得对齐后的待识别区域图像，包括：将多个所述待识别区域图像依次输入至已训练好的关键点检测模型，获得与所述待识别区域图像对应的关键点；对每个待识别区域图像对应的关键点进行区域标号标记，获得带有与所述待识别区域图像对应的区域标号的关键点；提取预先设置的所述待识别区域图像对应的关键点参考区域，其中，所述关键点参考区域具有与所述区域标号相同的标记；按照区域标号一致性原则，将带有区域标号的关键点的所述待识别区域图像规划至带有相同区域标号的关键点参考区域；将所述待识别区域图像对应的关键点与其对应的关键点参考区域内所包含的关键点参考位置进行对齐，通过关键点与关键点参考位置对齐的方式，将多个待识别区域图像对齐到所述待识别区域图像对应的标准位置。
8.进一步地，对所述对齐后的待识别区域图像进行狗鼻纹特征向量提取和识别，通过狗鼻纹特征向量提取和识别确定犬只身份识别结果，包括：
对所述对齐后的待识别区域图像输入至已训练好的特征提取模型进行狗鼻纹特征向量提取，获得待测狗鼻纹特征向量；将所述待测狗鼻纹特征向量与预先设置的狗鼻纹特征向量库已存储的参照狗鼻纹特征向量进行特征距离对比，将与所述待测狗鼻纹特征向量距离最近的所述参照狗鼻纹特征向量作为目标狗鼻纹特征向量；选中所述目标狗鼻纹特征向量，在所述狗鼻纹特征向量库中调取与所述目标狗鼻纹特征向量对应的犬只身份信息。
9.一种狗鼻纹识别系统，所述狗鼻纹识别系统包括：图像获取模块，用于对犬只进行鼻部图像采集，获取鼻部图像，并对所述鼻部图像进行处理获得多个待识别区域图像；关键点获取模块，用于对多个所述待识别区域图像进行关键点检测，获得所述待识别区域图像对应的关键点，并利用所述关键点进行待识别区域图像对齐处理，获得对齐后的待识别区域图像；识别模块，用于对所述对齐后的待识别区域图像进行狗鼻纹特征向量提取和识别，通过狗鼻纹特征向量提取和识别确定犬只身份识别结果。
10.进一步地，所述图像获取模块包括：轮廓处理模块，用于对所述鼻部图像进行边缘轮廓处理，获得以鼻部轮廓为界限的鼻部整体区域；划分处理模块，用于对所述鼻部整体区域进行图像区域划分处理，获取多个待识别区域图像。
11.进一步地，所述划分处理模块包括：第一位置处理模块，用于在所述鼻部整体区域中识别并标记出左鼻孔和右鼻孔的轮廓线，获得左鼻孔轮廓线位置和右鼻孔轮廓线位置，以及，左鼻孔和右鼻孔之间的中心线，并将所述左鼻孔和右鼻孔之间的中心线作为鼻部整体区域的中心线；第一交点位置获取模块，用于将左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点进行连线，获得横高线，并提取所述横高线与所述中心线之间的交点位置，作为第一交点位置；第二交点位置获取模块，用于提取所述中心线与鼻部整体区域的上轮廓线之间的交点位置，作为第二交点位置；第二位置处理模块，用于将所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置进行连线，分别获得所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的连线与所述横高线之间的夹角；数据参数确定模块，用于利用所述夹角通过中心点夹角确定模型，获得中心点在中心线上的位置；同时，利用第一交点位置和第二交点位置之间的距离结合半径确定模型，获得半径长度；其中，所述中心点夹角确定模型和半径确定模型分别如下：
其中，v表示中心点与左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点之间的连线与横高线之间的夹角；α1和α2分别表示所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的连线与所述横高线之间的夹角；α0表示夹角基准比较值，α0的取值范围为17.8
°‑
25.2
°
，优选为，19.6
°
；且，当α1和α2相等时，令min（α1，α2）-α0/max（α1，α2）-α0=0.1；r表示半径长度；l表示第一交点位置和第二交点位置之间的距离；第一待识别区域图像获取模块，用于以所述中心点为圆心形成以所述半径长度为基准的第一待识别区域，并利用所述第一待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第一待识别区域图像；第三交点位置获取模块，用于将左鼻孔轮廓线最低点与右鼻孔轮廓线最低点进行连线，获得横低线，并提取所述横低线与所述中心线之间的交点位置，作为第三交点位置；第二待识别区域图像获取模块，用于分别提取左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离，并以所述第三交点位置为圆心，以左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离为长轴和短轴，形成纵向椭圆区域，并将所述纵向椭圆区域第二待识别区域，并利用所述第二待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第二待识别区域图像。
12.进一步地，所述关键点获取模块包括：关键点确定模块，用于将多个所述待识别区域图像依次输入至已训练好的关键点检测模型，获得与所述待识别区域图像对应的关键点；第一标号模块，用于对每个待识别区域图像对应的关键点进行区域标号标记，获得带有与所述待识别区域图像对应的区域标号的关键点；区域提取模块，用于提取预先设置的所述待识别区域图像对应的关键点参考区域，其中，所述关键点参考区域具有与所述区域标号相同的标记；第二标号模块，用于按照区域标号一致性原则，将带有区域标号的关键点的所述待识别区域图像规划至带有相同区域标号的关键点参考区域；对齐模块，用于将所述待识别区域图像对应的关键点与其对应的关键点参考区域内所包含的关键点参考位置进行对齐，通过关键点与关键点参考位置对齐的方式，将多个待识别区域图像对齐到所述待识别区域图像对应的标准位置。
13.进一步地，所述识别模块包括：向量提取模块，用于对所述对齐后的待识别区域图像输入至已训练好的特征提取模型进行狗鼻纹特征向量提取，获得待测狗鼻纹特征向量；特征对比模块，用于将所述待测狗鼻纹特征向量与预先设置的狗鼻纹特征向量库已存储的参照狗鼻纹特征向量进行特征距离对比，将与所述待测狗鼻纹特征向量距离最近的所述参照狗鼻纹特征向量作为目标狗鼻纹特征向量；
身份识别模块，用于选中所述目标狗鼻纹特征向量，在所述狗鼻纹特征向量库中调取与所述目标狗鼻纹特征向量对应的犬只身份信息。
14.本发明有益效果：本发明提出的一种狗鼻纹识别方法及系统通过设置多个待识别区域的方式，提取犬只鼻子对应的重点识别区域，通过对重点识别区域的局部特征进行识别检测的方式，实现狗鼻纹的识别和检测，通过这种方式，能够在降低待测数据量的情况下，有效提高犬只图像识别的准确性和图像识别效率。
附图说明
15.图1为本发明所述狗鼻纹识别方法的流程图；图2为本发明所述狗鼻纹识别系统的系统框图。
具体实施方式
16.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
17.本发明实施例提出了一种狗鼻纹识别方法，如图1所示，所述狗鼻纹识别方法包括：s1、对犬只进行鼻部图像采集，获取鼻部图像，并对所述鼻部图像进行处理获得多个待识别区域图像；s2、对多个所述待识别区域图像进行关键点检测，获得所述待识别区域图像对应的关键点，并利用所述关键点进行待识别区域图像对齐处理，获得对齐后的待识别区域图像；s3、对所述对齐后的待识别区域图像进行狗鼻纹特征向量提取和识别，通过狗鼻纹特征向量提取和识别确定犬只身份识别结果。
18.上述技术方案的工作原理为：首先，对犬只进行鼻部图像采集，获取鼻部图像，并对所述鼻部图像进行处理获得多个待识别区域图像；然后，对多个所述待识别区域图像进行关键点检测，获得所述待识别区域图像对应的关键点，并利用所述关键点进行待识别区域图像对齐处理，获得对齐后的待识别区域图像；最后，对所述对齐后的待识别区域图像进行狗鼻纹特征向量提取和识别，通过狗鼻纹特征向量提取和识别确定犬只身份识别结果。
19.上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种狗鼻纹识别方法通过设置多个待识别区域的方式，提取犬只鼻子对应的重点识别区域，通过对重点识别区域的局部特征进行识别检测的方式，实现狗鼻纹的识别和检测，通过这种方式，能够在降低待测数据量的情况下，有效提高犬只图像识别的准确性和图像识别效率。
20.本发明的一个实施例，对所述鼻部图像进行处理获得多个待识别区域图像，包括：s101、对所述鼻部图像进行边缘轮廓处理，获得以鼻部轮廓为界限的鼻部整体区域；s102、对所述鼻部整体区域进行图像区域划分处理，获取多个待识别区域图像。
21.其中，对所述鼻部整体区域进行图像区域划分处理，获取多个待识别区域图像，包括：
s1021、在所述鼻部整体区域中识别并标记出左鼻孔和右鼻孔的轮廓线，获得左鼻孔轮廓线位置和右鼻孔轮廓线位置，以及，左鼻孔和右鼻孔之间的中心线，并将所述左鼻孔和右鼻孔之间的中心线作为鼻部整体区域的中心线；s1022、将左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点进行连线，获得横高线，并提取所述横高线与所述中心线之间的交点位置，作为第一交点位置；s1023、提取所述中心线与鼻部整体区域的上轮廓线之间的交点位置，作为第二交点位置；s1024、将所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置进行连线，分别获得所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的连线与所述横高线之间的夹角；s1025、利用所述夹角通过中心点夹角确定模型，获得中心点在中心线上的位置；同时，利用第一交点位置和第二交点位置之间的距离结合半径确定模型，获得半径长度；其中，所述中心点夹角确定模型和半径确定模型分别如下：其中，v表示中心点与左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点之间的连线与横高线之间的夹角；α1和α2分别表示所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的连线与所述横高线之间的夹角；α0表示夹角基准比较值，α0的取值范围为17.8
°‑
25.2
°
，优选为，19.6
°
；且，当α1和α2相等时，令min（α1，α2）-α0/max（α1，α2）-α0=0.1；r表示半径长度；l表示第一交点位置和第二交点位置之间的距离；s1026、以所述中心点为圆心形成以所述半径长度为基准的第一待识别区域，并利用所述第一待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第一待识别区域图像；s1027、将左鼻孔轮廓线最低点与右鼻孔轮廓线最低点进行连线，获得横低线，并提取所述横低线与所述中心线之间的交点位置，作为第三交点位置；s1028、分别提取左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离，并以所述第三交点位置为圆心，以左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离为长轴和短轴，形成纵向椭圆区域，并将所述纵向椭圆区域第二待识别区域，并利用所述第二待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第二待识别区域图像。
22.上述技术方案的工作原理为：首先，对所述鼻部图像进行边缘轮廓处理，获得以鼻部轮廓为界限的鼻部整体区域；然后，对所述鼻部整体区域进行图像区域划分处理，获取多个待识别区域图像。
23.具体的：对所述鼻部整体区域进行图像区域划分处理，获取多个待识别区域图像包括：首先，在所述鼻部整体区域中识别并标记出左鼻孔和右鼻孔的轮廓线，获得左鼻孔轮廓线位置和右鼻孔轮廓线位置，以及，左鼻孔和右鼻孔之间的中心线，并将所述左鼻孔
和右鼻孔之间的中心线作为鼻部整体区域的中心线；然后，将左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点进行连线，获得横高线，并提取所述横高线与所述中心线之间的交点位置，作为第一交点位置；提取所述中心线与鼻部整体区域的上轮廓线之间的交点位置，作为第二交点位置；将所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置进行连线，分别获得所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的连线与所述横高线之间的夹角；随后，利用所述夹角通过中心点夹角确定模型，获得中心点在中心线上的位置；同时，利用第一交点位置和第二交点位置之间的距离结合半径确定模型，获得半径长度；以所述中心点为圆心形成以所述半径长度为基准的第一待识别区域，并利用所述第一待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第一待识别区域图像；将左鼻孔轮廓线最低点与右鼻孔轮廓线最低点进行连线，获得横低线，并提取所述横低线与所述中心线之间的交点位置，作为第三交点位置；最后，分别提取左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离，并以所述第三交点位置为圆心，以左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离为长轴和短轴，形成纵向椭圆区域，并将所述纵向椭圆区域第二待识别区域，并利用所述第二待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第二待识别区域图像。
24.上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效提高狗鼻纹对应的多个待测区域图像获取的代表性和准确性，通过这种方式，能够有效降低待测数据（特征向量和关键点）对应的数据量，并且，通过数据量的降低进而有效提高数据检测效率，防止过多的待测和比较数据导致狗鼻纹识别响应速度较低的问题发生。同时，通过上述公式和方式获取的位置能够有效提高其针对任何犬只鼻子形状和大小的通用性，能够保证针对任何何犬只鼻子形状和大小能够获取准确性和合理性较高的待检测图像区域，并且，其对应的待检测图像区域所包含的表现狗鼻纹特征的足够数量的数据（特征向量和关键点），进而在降低待处理数据量的同时能够有效提高狗鼻纹识别的准确性。
25.本发明的一个实施例，对多个所述待识别区域图像进行关键点检测，获得所述待识别区域图像对应的关键点，并利用所述关键点进行待识别区域图像对齐处理，获得对齐后的待识别区域图像，包括：s201、将多个所述待识别区域图像依次输入至已训练好的关键点检测模型，获得与所述待识别区域图像对应的关键点；s202、对每个待识别区域图像对应的关键点进行区域标号标记，获得带有与所述待识别区域图像对应的区域标号的关键点；s203、提取预先设置的所述待识别区域图像对应的关键点参考区域，其中，所述关键点参考区域具有与所述区域标号相同的标记；s204、按照区域标号一致性原则，将带有区域标号的关键点的所述待识别区域图像规划至带有相同区域标号的关键点参考区域；s205、将所述待识别区域图像对应的关键点与其对应的关键点参考区域内所包含的关键点参考位置进行对齐，通过关键点与关键点参考位置对齐的方式，将多个待识别区域图像对齐到所述待识别区域图像对应的标准位置。
26.上述技术方案的工作原理为：首先，将多个所述待识别区域图像依次输入至已训
练好的关键点检测模型，获得与所述待识别区域图像对应的关键点；然后，对每个待识别区域图像对应的关键点进行区域标号标记，获得带有与所述待识别区域图像对应的区域标号的关键点；随后，提取预先设置的所述待识别区域图像对应的关键点参考区域，其中，所述关键点参考区域具有与所述区域标号相同的标记；之后，按照区域标号一致性原则，将带有区域标号的关键点的所述待识别区域图像规划至带有相同区域标号的关键点参考区域；最后，将所述待识别区域图像对应的关键点与其对应的关键点参考区域内所包含的关键点参考位置进行对齐，通过关键点与关键点参考位置对齐的方式，将多个待识别区域图像对齐到所述待识别区域图像对应的标准位置。
27.上述技术方案的效果为：通过上述方式能够在降低待测数据量的情况下，有效提高犬只图像识别的准确性和图像识别效率。
28.本发明的一个实施例，对所述对齐后的待识别区域图像进行狗鼻纹特征向量提取和识别，通过狗鼻纹特征向量提取和识别确定犬只身份识别结果，包括：s301、对所述对齐后的待识别区域图像输入至已训练好的特征提取模型进行狗鼻纹特征向量提取，获得待测狗鼻纹特征向量；s302、将所述待测狗鼻纹特征向量与预先设置的狗鼻纹特征向量库已存储的参照狗鼻纹特征向量进行特征距离对比，将与所述待测狗鼻纹特征向量距离最近的所述参照狗鼻纹特征向量作为目标狗鼻纹特征向量；s303、选中所述目标狗鼻纹特征向量，在所述狗鼻纹特征向量库中调取与所述目标狗鼻纹特征向量对应的犬只身份信息。
29.上述技术方案的工作原理为：首先，对所述对齐后的待识别区域图像输入至已训练好的特征提取模型进行狗鼻纹特征向量提取，获得待测狗鼻纹特征向量；然后，将所述待测狗鼻纹特征向量与预先设置的狗鼻纹特征向量库已存储的参照狗鼻纹特征向量进行特征距离对比，将与所述待测狗鼻纹特征向量距离最近的所述参照狗鼻纹特征向量作为目标狗鼻纹特征向量；最后，选中所述目标狗鼻纹特征向量，在所述狗鼻纹特征向量库中调取与所述目标狗鼻纹特征向量对应的犬只身份信息。
30.上述技术方案的效果为：通过上述方式能够在降低待测数据量的情况下，有效提高犬只图像识别的准确性和图像识别效率。
31.本发明实施例提出了一种狗鼻纹识别系统，如图2所示，所述狗鼻纹识别系统包括：图像获取模块，用于对犬只进行鼻部图像采集，获取鼻部图像，并对所述鼻部图像进行处理获得多个待识别区域图像；关键点获取模块，用于对多个所述待识别区域图像进行关键点检测，获得所述待识别区域图像对应的关键点，并利用所述关键点进行待识别区域图像对齐处理，获得对齐后的待识别区域图像；识别模块，用于对所述对齐后的待识别区域图像进行狗鼻纹特征向量提取和识别，通过狗鼻纹特征向量提取和识别确定犬只身份识别结果。
32.上述技术方案的工作原理为：首先，通过图像获取模块对犬只进行鼻部图像采集，获取鼻部图像，并对所述鼻部图像进行处理获得多个待识别区域图像；然后，利用关键点获取模块对多个所述待识别区域图像进行关键点检测，获得所述待识别区域图像对应的关键
点，并利用所述关键点进行待识别区域图像对齐处理，获得对齐后的待识别区域图像；最后，采用识别模块对所述对齐后的待识别区域图像进行狗鼻纹特征向量提取和识别，通过狗鼻纹特征向量提取和识别确定犬只身份识别结果。
33.上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种狗鼻纹识别系统通过设置多个待识别区域的方式，提取犬只鼻子对应的重点识别区域，通过对重点识别区域的局部特征进行识别检测的方式，实现狗鼻纹的识别和检测，通过这种方式，能够在降低待测数据量的情况下，有效提高犬只图像识别的准确性和图像识别效率。
34.本发明的一个实施例，所述图像获取模块包括：轮廓处理模块，用于对所述鼻部图像进行边缘轮廓处理，获得以鼻部轮廓为界限的鼻部整体区域；划分处理模块，用于对所述鼻部整体区域进行图像区域划分处理，获取多个待识别区域图像。
35.其中，所述划分处理模块包括：第一位置处理模块，用于在所述鼻部整体区域中识别并标记出左鼻孔和右鼻孔的轮廓线，获得左鼻孔轮廓线位置和右鼻孔轮廓线位置，以及，左鼻孔和右鼻孔之间的中心线，并将所述左鼻孔和右鼻孔之间的中心线作为鼻部整体区域的中心线；第一交点位置获取模块，用于将左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点进行连线，获得横高线，并提取所述横高线与所述中心线之间的交点位置，作为第一交点位置；第二交点位置获取模块，用于提取所述中心线与鼻部整体区域的上轮廓线之间的交点位置，作为第二交点位置；第二位置处理模块，用于将所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置进行连线，分别获得所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的连线与所述横高线之间的夹角；数据参数确定模块，用于利用所述夹角通过中心点夹角确定模型，获得中心点在中心线上的位置；同时，利用第一交点位置和第二交点位置之间的距离结合半径确定模型，获得半径长度；其中，所述中心点夹角确定模型和半径确定模型分别如下：其中，v表示中心点与左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点之间的连线与横高线之间的夹角；α1和α2分别表示所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的连线与所述横高线之间的夹角；α0表示夹角基准比较值，α0的取值范围为17.8
°‑
25.2
°
，优选为，19.6
°
；且，当α1和α2相等时，令min（α1，α2）-α0/max（α1，α2）-α0=0.1；r表示半径长度；l表示第一交点位置和第二交点位置之间的距离；第一待识别区域图像获取模块，用于以所述中心点为圆心形成以所述半径长度为基准的第一待识别区域，并利用所述第一待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第一待识
别区域图像；第三交点位置获取模块，用于将左鼻孔轮廓线最低点与右鼻孔轮廓线最低点进行连线，获得横低线，并提取所述横低线与所述中心线之间的交点位置，作为第三交点位置；第二待识别区域图像获取模块，用于分别提取左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离，并以所述第三交点位置为圆心，以左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离为长轴和短轴，形成纵向椭圆区域，并将所述纵向椭圆区域第二待识别区域，并利用所述第二待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第二待识别区域图像。
36.上述技术方案的工作原理为：首先，通过轮廓处理模块对所述鼻部图像进行边缘轮廓处理，获得以鼻部轮廓为界限的鼻部整体区域；最后，利用划分处理模块对所述鼻部整体区域进行图像区域划分处理，获取多个待识别区域图像。
37.其中，所述划分处理模块的运行过程包括包括：首先，通过第一位置处理模块在所述鼻部整体区域中识别并标记出左鼻孔和右鼻孔的轮廓线，获得左鼻孔轮廓线位置和右鼻孔轮廓线位置，以及，左鼻孔和右鼻孔之间的中心线，并将所述左鼻孔和右鼻孔之间的中心线作为鼻部整体区域的中心线；然后，利用第一交点位置获取模块将左鼻孔轮廓线最高点与右鼻孔轮廓线最高点进行连线，获得横高线，并提取所述横高线与所述中心线之间的交点位置，作为第一交点位置；随后，采用第二交点位置获取模块提取所述中心线与鼻部整体区域的上轮廓线之间的交点位置，作为第二交点位置；利用第二位置处理模块将所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置进行连线，分别获得所述左鼻孔轮廓线最高点和右鼻孔轮廓线最高点与所述第二交点位置之间的连线与所述横高线之间的夹角；随后，通过数据参数确定模块利用所述夹角通过中心点夹角确定模型，获得中心点在中心线上的位置；同时，利用第一交点位置和第二交点位置之间的距离结合半径确定模型，获得半径长度；之后，采用第一待识别区域图像获取模块以所述中心点为圆心形成以所述半径长度为基准的第一待识别区域，并利用所述第一待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第一待识别区域图像；随后，采用第三交点位置获取模块将左鼻孔轮廓线最低点与右鼻孔轮廓线最低点进行连线，获得横低线，并提取所述横低线与所述中心线之间的交点位置，作为第三交点位置；最后，利用第二待识别区域图像获取模块于分别提取左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离，并以所述第三交点位置为圆心，以左鼻孔轮廓线最低点和右鼻孔轮廓线最低点与中心线的最短距离为长轴和短轴，形成纵向椭圆区域，并将所述纵向椭圆区域第二待识别区域，并利用所述第二待识别区域在所述鼻部整体区域上截取第二待识别区域图像。
38.上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效提高狗鼻纹对应的多个待测区域图像获取的代表性和准确性，通过这种方式，能够有效降低待测数据（特征向量和关键点）对应的数据量，并且，通过数据量的降低进而有效提高数据检测效率，防止过多的待测和比较数据导致狗鼻纹识别响应速度较低的问题发生。同时，通过上述公式和方式获取的位置能够有效提高其针对任何犬只鼻子形状和大小的通用性，能够保证针对任何何犬只鼻子形状和大小能够获取准确性和合理性较高的待检测图像区域，并且，其对应的待检测图像区域所包含的表现狗鼻纹特征的足够数量的数据（特征向量和关键点），进而在降低待处理数据量的同时能够有效提高狗鼻纹识别的准确性。
39.本发明的一个实施例，所述关键点获取模块包括：关键点确定模块，用于将多个所述待识别区域图像依次输入至已训练好的关键点检测模型，获得与所述待识别区域图像对应的关键点；第一标号模块，用于对每个待识别区域图像对应的关键点进行区域标号标记，获得带有与所述待识别区域图像对应的区域标号的关键点；区域提取模块，用于提取预先设置的所述待识别区域图像对应的关键点参考区域，其中，所述关键点参考区域具有与所述区域标号相同的标记；第二标号模块，用于按照区域标号一致性原则，将带有区域标号的关键点的所述待识别区域图像规划至带有相同区域标号的关键点参考区域；对齐模块，用于将所述待识别区域图像对应的关键点与其对应的关键点参考区域内所包含的关键点参考位置进行对齐，通过关键点与关键点参考位置对齐的方式，将多个待识别区域图像对齐到所述待识别区域图像对应的标准位置。
40.上述技术方案的工作原理为：首先，通过关键点确定模块将多个所述待识别区域图像依次输入至已训练好的关键点检测模型，获得与所述待识别区域图像对应的关键点；然后，利用第一标号模块对每个待识别区域图像对应的关键点进行区域标号标记，获得带有与所述待识别区域图像对应的区域标号的关键点；之后，采用区域提取模块提取预先设置的所述待识别区域图像对应的关键点参考区域，其中，所述关键点参考区域具有与所述区域标号相同的标记；随后，采用第二标号模块按照区域标号一致性原则，将带有区域标号的关键点的所述待识别区域图像规划至带有相同区域标号的关键点参考区域；最后，利用对齐模块将所述待识别区域图像对应的关键点与其对应的关键点参考区域内所包含的关键点参考位置进行对齐，通过关键点与关键点参考位置对齐的方式，将多个待识别区域图像对齐到所述待识别区域图像对应的标准位置。
41.上述技术方案的效果为：通过上述方式能够在降低待测数据量的情况下，有效提高犬只图像识别的准确性和图像识别效率。
42.本发明的一个实施例，所述识别模块包括：向量提取模块，用于对所述对齐后的待识别区域图像输入至已训练好的特征提取模型进行狗鼻纹特征向量提取，获得待测狗鼻纹特征向量；特征对比模块，用于将所述待测狗鼻纹特征向量与预先设置的狗鼻纹特征向量库已存储的参照狗鼻纹特征向量进行特征距离对比，将与所述待测狗鼻纹特征向量距离最近的所述参照狗鼻纹特征向量作为目标狗鼻纹特征向量；身份识别模块，用于选中所述目标狗鼻纹特征向量，在所述狗鼻纹特征向量库中调取与所述目标狗鼻纹特征向量对应的犬只身份信息。
43.上述技术方案的工作原理为：首先，采用向量提取模块对所述对齐后的待识别区域图像输入至已训练好的特征提取模型进行狗鼻纹特征向量提取，获得待测狗鼻纹特征向量；然后，利用特征对比模块将所述待测狗鼻纹特征向量与预先设置的狗鼻纹特征向量库已存储的参照狗鼻纹特征向量进行特征距离对比，将与所述待测狗鼻纹特征向量距离最近的所述参照狗鼻纹特征向量作为目标狗鼻纹特征向量；随后，利用身份识别模块选中所述目标狗鼻纹特征向量，在所述狗鼻纹特征向量库中调取与所述目标狗鼻纹特征向量对应的犬只身份信息。
44.上述技术方案的效果为：通过上述方式能够在降低待测数据量的情况下，有效提高犬只图像识别的准确性和图像识别效率。
45.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。