基于口型图象的犬类识别方法

线和犬的移动，换取到的三维中则会包涵了许多不适合完成犬的幼体辨认的不合理三维，如布2简述。作为幼体辨认的第一步，有必要性同样没有人光反射并且清晰度很极低的合理三维。

首先，用于直方布来排除存在光反射的三维。犬的嘴巴周边一般而言较暗，因此光度差值高。而光反射的周边则带有很极低的光度差值，对带有光反射和没有人光反射的三维完成了手动核查直方布。

经过手动核查后，未确定将直方布中则会在150到255间有超过200个布形的三维丢弃，光反射和没有人光反射的三维的直方布如布3简述。

布3（a）光反射；（b）无光反射

然后，完成了含糊三维筛选，对ROI三维运用直方布均衡化以弱化清晰度，然后用于Haar小波线性法则完成了含糊核查。得以通过法则必要性持续性的三维被未确定为含糊三维，然后被丢弃。

此次设置的持续性为50，经过所有检视，从11只犬中则会每只犬选取5张三维，构成了一个由55个ROI三维构成的信息集。ROI三维的规格从最小的290×280布形到仅有的841×825布形不等，平均为549×515布形，该信息集被叫做更早飞行测试信息集。

信息弱化

信息弱化一般而言用于证明了系统的鲁棒性，为了评估所提显露异议法则的鲁棒性并寻觅适合犬鼻部纹饰辨认的特质提炼显露法则，用于了更早飞行测试信息集完成了三维剪切的信息弱化。

三维剪切选择了在犬鼻部纹饰三维换取流程中则会确实经常显露现的因素，在换取犬鼻部纹饰三维时，确实时有发生角度看、照明设备（光度）、阻尼和透视等忽略。

研究成果医务人员从一张更早三维中则会创设了18个三维剪切三维，其中则会，通过将角度看从-15°到15°以5°较宽忽略制作了六个三维。

通过在所有布形差值中则会添加25、50、75和100，选择到闪光生态环境，制作了四个三维。通过添加斜向爱国运动含糊、水平爱国运动含糊、极低斯含糊和年糕阻尼，制作了四个三维。

最终，通过上、下、左、右四个透视线性制作了四个三维。因此，信息集共有1045个三维，其中则会之外55个更早三维和990个剪切三维。

布4展现了一个三维的飞行测试信息集下面。该信息集被叫做弱化飞行测试信息集。因此，此时存在两个飞行测试集：（1）只包涵更早三维的更早飞行测试信息集，（2）通过上述弱化流程换取的弱化飞行测试信息集。

布4一个三维的飞行测试信息集下面

提显露异议法则

提显露异议的法则如布5简述。对于读取的ROI三维，运用预检视以弱化鼻部纹饰三维，使其尽确实变换。然后，用于常用的特质提炼显露法则完成特质提炼显露。

布5法则框布

通过从鼻部纹饰三维提炼显露的特质POD，完成变换，最终，运用后检视以降低不正确的变换。

该流程的输显露是每两个给定三维间的较好变换比例。所有的鼻部纹饰三维都被变换为可视，并通过所提显露异议的法则完成检视，法则是用于Python3和OpenCV3.3构建的。

更早飞行测试信息集的较小全域从最小的290×280布形到仅有的841×825布形不等，较小歧异确实则会降低犬的辨认机动性，犬的鼻部纹饰比鸡小得多，因此对三维变动较小确实非常适合于。

如果在变动三维较小时忽略更早三维的宽度和极低度%-，鼻部纹饰确实则会剪切，如果三维变动得太大或比起大，则会时有发生电子邮件出错，剪切和电子邮件出错确实则会导致犬的辨认机动性下降。

因此，研究成果医务人员们通过保持更早三维的宽度和极低度%-来完成三维变动较小，并同样一般而言来消除实验中则会的电子邮件出错。

可用适合于度自适应直方布均衡化（CLAHE）

直方布均衡化是一种借助于三维中则会布形差值的累方程式布函数完成三维弱化的标志性法则。由于一般的均衡化提极低整个三维的适合于度，真实感一般而言不即便如此。先进的直方布均衡化法则被叫做CLAHE。

CLAHE将三维分成小周边，并通过用于适合于度受限制添加极端阻尼来对每个周边内的直方布完成均衡化。因此，它对暗周边弱化的适合于度非常极低，对亮周边弱化的适合于度高。

犬的鼻部三维的适合于度一般而言高，因为犬的嘴巴一般而言较暗，并且由于照明设备必须的相异，即使对于同一只犬，三维间的适合于度也则会有所相异。低适合于度和适合于度歧异则会降低犬的辨认机动性。

因此，研究成果医务人员通过反复运用CLAHE直到直方布充分剪切，以减维间的适合于度歧异并弱化适合于度。CLAHE则会以此类推运用，直到直方布中则会0-49和206-255全域内的布形超过1000个。

特质提炼显露法则

诸如SIFT、SURF、BRISK和ORB之类的常用特质提炼显露法则已被证明了适用全域于；也辨认。它们各自带有自己的占有优势。为了寻觅哪种法则非常适合犬的鼻部纹饰辨认，将SIFT、SURF、BRISK和ORB应用于所提显露异议的法则，从鼻部纹饰三维中则会提炼显露唯一的特质。

特质提炼显露法则之外无论如何激光和POD，激光在三维中则会寻觅无论如何，POD分解成描述相应无论如何的电子邮件。在法则的构建中则会，用于OpenCV3.3的默认差值作为法则的所有变量。

SIFT是一种解决Harris角点系统设计问题的法则，该系统设计对三维的微观忽略适合于。

SIFT创设相异的三维微观三维空间，并用于极低斯差分（DoG）激光在三维空间中则会寻觅仅有的角点作为无论如何，对于每个无论如何，从布形的大面积邻域中则会的分量幅差值和相对朝向计算显露来POD。SIFT对三维的微观忽略带有鲁棒性，但计算显露来成本很极低。

URF是一种在核查无论如何和分解成POD流程中则会用于方程式三维的法则，以降低计算显露来量。

SURF与SIFT完全相同，它从核查到的无论如何中则会提炼显露；大导朝向的角度看，并将分量电子邮件做为子周边中则会的表达乘积。SURF用于Hessian矩阵来寻觅无论如何。

ORB是一种结合了快速分段飞行测试（FAST）和十进制鲁棒独立元素特质（BRIEF）法则的法则。

FAST通过将光度差值与一定半径内的相邻布形完成比起来核查无论如何。

BRIEF是一种十进制POD，它根据中则会心布形基于统计分析随机相距来比起两个布形的高强度。

ORB通过将无论如何的；大朝向角添加到十进制POD中则会，对三维的轴向带有鲁棒性。

BRISK是另一种十进制POD，它改进了BRIEF的表达方式。BRISK围绕无论如何取四个同心周边，并根据极低斯平滑将它们细分为任意的圆形采样周边。然后，根据所有细分的圆形周边中则会的光度构建十进制POD。

最终FAST被做为无论如何激光，BRISK结合FAST对三维的轴向和微观忽略带有鲁棒性。

变换

变换法则通过计算显露来特质提炼显露法则提炼显露的特质POD间的相距，将其完成变换，并输显露好变换的比例，好变换的比例被做为未确定到底分属同一只犬的持续性。FLANN变换法则；大要用于乘积POD变换，因此用于SIFT和SURFPOD的变换。

在FLANN的构建中则会，FLANN的持续性对于SIFT和SURF都设为0.8，Hamming相距；大要用于十进制POD的变换，因此用于ORB和BRISK。在Hamming相距的构建中则会，ORB的持续性设为64，BRISK的持续性设为90。

结论

；大要提显露异议了一种基于ORB法则的犬鼻纹饰辨认的新型犬身份验证法则，该法则由三个关键系统设计构成：改进的变动较小法则、改进的CLAHE法则和以此类推变换添加法则。

改进的变动较小和CLAHE法则在提极低同一犬三维的三维变换机动性不足之处发挥了关键作用，而以此类推变换添加法则在相异犬三维的变换中则会降低了也就是说换的情况。与基于常用特质提炼显露法则的鸡鼻辨认的基本法则相较，该法则在犬鼻纹饰辨认的机动性上有显著改进。

上述提显露异议的法则在犬身份辨认不足之处的机动性早就充分好，可以促使完成研究成果，未来将用于非常多的犬完成评估，并飞行测试其他预检视法则（如阻尼过滤）以提极低机动性。

此外，将研究成果自动三维换取法则，以共享非常简共约的解决方案。犬的嘴巴和鼻口部纹饰要比鸡小得多，因此不太可能换取必要性的犬鼻纹饰三维。

因此，为了发展犬鼻纹饰辨认，有必要性共同开发一种能够核查犬的嘴巴、分割感兴趣周边鼻口三维并过滤不必要性三维的自动系统。通过促使的研究成果，渴望该法则能够被做为犬注册的法则，并为降低出错或与世隔绝的犬做显露贡献。

参考文献：

Jang,D.-H.;Kwon,K.-S.;Kim,J.-K.;Yang,K.-Y.;Kim,J.-B.DogIdentificationMethodBasedonMuzzlePatternImage. Appl.Sci. 2020, 10,8994.

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