1.一种基于猪脸识别技术的自动投食器，其特征在于，包括用于储存猪食的储食桶，所述储食桶的底端设有用于输送猪食的导管，所述导管上设有用于控制导管闭合的阀门，所述导管的底端设有用于容纳从所述导管流出的猪食的食槽；所述导管上还设有用于对待喂食的猪进行猪脸识别感应的识别装置；所述识别装置包括红外线摄像头、图像处理器和显示器；其中，所述红外线摄像头用于采集待喂食猪的猪脸图像；所述图像处理器用于采用预设处理算法对采集的猪脸图像进行识别，将识别结果通过所述显示器显示，并根据识别结果确定当前猪的进食数量和进食频率，判断当前猪是否需要进食；所述预设处理算法包括猪脸检测算法和猪脸识别模型；其中，所述猪脸检测算法用于对所述红外线摄像头采集到的猪脸图像进行灰度化处理、猪脸检测、边缘裁剪、旋转校正和尺寸重调并提取出多个面部特征点；所述猪脸识别模型用于根据提取出的面部特征点将相应的猪脸图像编码为预设维度的特征向量，并分别计算所述特征向量与预设数据库中所有图像向量的复杂度不变距离，将计算出的复杂度不变距离超过预设阀值且与所述特征向量间的复杂度不变距离值最小的图像作为识别结果，将所述识别结果所对应的生猪编号及其预设的相关信息通过所述显示器展示；所述面部特征点包括眼睛、鼻子和嘴巴；在分别计算所述特征向量与预设数据库中所有图像向量的复杂度不变距离后，所述猪脸识别模型还用于：采用计算出的复杂度不变距离超过预设阀值的图像向量覆盖所述预设数据库中的原始图像向量，以实现所述预设数据库的自我更新；所述猪脸识别模型基于卷积神经网络搭建而成，其包括输入层、第一采样模块、第二采样模块、第一全连接层、第二全连接层和输出层；输入层的输入为经过所述猪脸检测算法处理后的猪脸图像，输入层由一层卷积层进行采样，输入层后依次为第一采样模块和第二采样模块，第一采样模块和第二采样模块均包括两个卷积层和一个池化层，第二采样模块后面依次为第一全连接层、第二全连接层和输出层；所述猪脸识别模型统一采用ReLU作为激活函数。
2.一种基于猪脸识别技术的自动投食系统，其特征在于，包括多个如权利要求1所述的自动投食器，每个所述自动投食器分别对应一条进食通道；所述进食通道的一端设置有供待喂食猪走入所述进食通道的走入门，另一端设置有供所述进食通道内的猪走出所述进食通道的走出门；当猪走到所述走入门时，若所述进食通道内没有猪在进食且所述走出门处于关闭状态，所述自动投食器控制所述走入门打开；在当前猪进入所述进食通道后，所述自动投食器控制所述走入门关闭；当所述识别装置判断当前猪需要进食时，控制所述阀门打开，使得所述储食桶内的猪食通过所述导管流入所述食槽，供当前猪食用；当所述进食通道内的猪进食完毕或所述识别装置判断当前猪不需要进食时，控制所述走出门打开，驱离猪离开所述进食通道，并在当前猪走出所述进食通道后关闭所述走出门。
3.如权利要求2所述的基于猪脸识别技术的自动投食系统，其特征在于，所述自动投食系统还包括食物储存器，所述食物储存器与各储食桶连通。
4.一种通过权利要求3所述的自动投食系统实现的自动投食方法，其特征在于，所述自动投食方法包括：当猪走到走入门时，若进食通道内没有猪在进食且走出门处于关闭状态，控制走入门打开；并在当前猪进入进食通道后，控制走入门关闭；通过红外线摄像头获取猪脸图像，并将猪脸图像发送至图像处理器；所述图像处理器通过猪脸检测算法对所述红外线摄像头采集到的猪脸图像进行灰度化处理、猪脸检测、边缘裁剪、旋转校正和尺寸重调并提取出多个面部特征点；通过猪脸识别模型根据提取出的面部特征点进行猪脸识别；根据所述猪脸识别模型的输出结果，判断当前猪是否需要喂食；若当前猪需要进食，则控制所述阀门打开，使得所述储食桶内的猪食流入所述食槽；当猪进食完毕或判断当前猪不需要进食时，控制所述走出门打开，驱离猪离开所述进食通道，并在当前猪走出所述进食通道后关闭所述走出门。
5.如权利要求4所述的基于猪脸识别技术的自动投食方法，其特征在于，所述通过猪脸识别模型根据提取出的面部特征点进行猪脸识别，包括：根据提取出的面部特征点将猪脸图像编码为预设维度的特征向量；分别计算所述特征向量与预设数据库中所有图像向量的复杂度不变距离；将复杂度不变距离超过预设阀值且与所述特征向量间的复杂度不变距离值最小的图像作为识别结果，同时采用复杂度不变距离超过预设阀值的图像向量覆盖所述预设数据库中的原始图像向量，以实现所述预设数据库的自我更新。
