Reconnaissance et identification du visage de chien pour une application mobile

Client

La possession d'animaux domestiques est en hausse, ainsi que le nombre d'animaux perdus. Certaines associations indiquent qu'un animal sur trois se perd à un moment de sa vie. Avec l'augmentation des chiffres, il y a un besoin de détection et d'identification faciale des chiens en utilisant la technologie visuelle moderne. Aujourd'hui, la reconnaissance faciale est utilisée pour retrouver les animaux perdus.

Le client est une entreprise de développement de logiciels. Il recherchait une entreprise de développement de reconnaissance faciale fiable. Il avait besoin d'un algorithme d'apprentissage automatique pour la reconnaissance faciale des chiens et la classification des races dans une application mobile.Ils avaient besoin d'un algorithme ML pour la reconnaissance des visages de chiens et la classification des races pour une application mobile.

L'application mobile sera un réseau social pour animaux afin de connecter les animaux et leurs propriétaires. Les principales fonctionnalités de l'application :

• Créer un profil d'animal de compagnie
• Téléverser et stocker les photos d'un animal de compagnie
• Trouver d'autres profils d'animaux de compagnie à proximité
• Mise en correspondance des chiens par reconnaissance faciale
• Recherche d'un chien perdu par reconnaissance faciale

Défi : Identification du visage des chiens et reconnaissance des races

Les chiens de la même race se ressemblent pratiquement. De nombreux chiens d'une race particulière peuvent être difficiles à distinguer. Dans le cas où il y a plusieurs listes d'Alaskan Malamute dans l'application, un algorithme peine à reconnaître les visages des chiens sans une bonne technologie de reconnaissance faciale.

Pour résoudre ce problème, nos scientifiques des données ont collecté des jeux de données d'images de races de chiens. Nous les avons utilisés pour superviser l'entraînement des algorithmes d'apprentissage ainsi que pour les tester.

Solution : une approche d'apprentissage profond pour la vérification du visage des chiens

Nous avons développé un module de reconnaissance du visage des chiens et d'identification des races pour l'application du client destinée aux animaux de compagnie. Le module comprenait deux modèles pour la reconnaissance faciale des animaux de compagnie et la classification des races. Les modèles basés sur l'apprentissage profond utilisent des images de l'animal retrouvé et les comparent à une base de données d'images de tous les profils d'animaux, afin de trouver instantanément une correspondance.

Le propriétaire de l'animal perdu n'a pas besoin de parcourir des tonnes de listes, le système suggère des correspondances basées sur l'analyse d'image. S'il y a une correspondance, l'utilisateur peut contacter la personne qui a trouvé son animal. Cela fonctionne dans les deux sens : la personne qui trouve un animal perdu prend une photo et obtient une correspondance si quelqu'un recherche cet animal.

Nous avons utilisé FasterRCNN pour la détection faciale des chiens, ArcFace pour l’identification des visages et ResNet50 pour la classification des races. Plus de 130 races ont été analysées.

Précision de l'identification du visage de chien : 91,96 %

Précision de la classification des races – 83,29%

Notre approche :

1. Un utilisateur télécharge une nouvelle photo d'un animal de compagnie dans l'application.
2. Vérification de la présence d'un visage d'animal sur l'image.
3. Vérification de l'éclairage, de la qualité d'image et des caractéristiques faciales
4. Le réseau de neurones, basé sur la forme du visage des chiens, effectue l'identification des racesraces
5. Si aucun animal similaire n'existe dans la base de données, le système considère qu'il s'agit d'un nouvel animal, sinon, il renvoie une correspondance de candidats possibles
6. Attribution d'un identifiant à l'animal de compagnie, ainsi qu'à ses points de repère pour un stockage ultérieur.stockage ultérieur.

Notre équipe a également développé une API connectée au réseau de neurones pour une interaction fluide entre l'interface utilisateur et le serveur.

Résultat : Reconnaissance du visage des chiens et identification de la race

Nous avons développé un réseau de neurones pour la détection, la reconnaissance et la vérification des visages de chiens. Notre solution basée sur l'apprentissage profond permet d'identifier un chien à partir d'une ou plusieurs photos fournies par un utilisateur, en se basant sur ses traits faciaux. Cette solution est la clé pour retrouver plus efficacement les chiens perdus. Elle aide à reconnecter les animaux perdus avec leurs propriétaires et à les ramener plus rapidement chez eux.

Développons une application de reconnaissance faciale pour animaux de compagnie avec DataSqueeze