能夠準確辨識動物的技術可以幫助主人與走失的動物團聚，幫助農民監控牲畜，幫助研究人員研究野生動物。以往在這方面，微晶片是最受歡迎的動物辨識方法。然而，植入晶片需要進行侵入性手術。如果沒有專門的設備，它們就無法讀取，而且小偷可以提取微晶片。另一種方法是DNA分析，它是精確的，但也非常昂貴且耗時。
由電腦視覺解決方案支援的動物臉部辨識（有時不僅限於臉部）可以作為上述方法的一個可行的替代方案。儘管它有其缺點，但該技術可以在特定情況下顯示出高水準的準確性。那麼，動物臉部辨識是如何操作的呢?阻礙這項技術進步的挑戰會在哪裡?
一般情況下，動物臉部辨識解決方案主要有三個步驟：
影像捕捉：用高解析度相機拍攝動物的照片。有些演算法只對預先定義的姿態起作用，所以必須選擇符合這些條件的圖像。
特徵提取：評估動物的生物特徵資料的適用性，並在需要時進行預處理。然後該演算法提取出識別所需的特徵集。
匹配：將提取的特徵進行數學表示，並與其他圖像進行匹配。例如，如果我們正在失去的寵物資料庫中尋找一隻狗，我們將狗的獨特特徵與該資料庫中所有的動物進行配對。
幾種方法可以執行匹配。一種方法是使用KNN和DBSCAN等演算法進行聚類，得到一組與我們的目標影像高度接近的影像，使用者可以手動選擇最合適的影像。此外，還可以採用機率方法，將最終結果表示為置信水準。
失去寵物對主人來說是令人心碎的。而且根據統計數據，這種情況比人們想像的要普遍得多。在美國，三分之一的家庭養的狗和貓曾在一生中的某個時刻失踪，其中80%從未被找回來。有幾種基於寵物臉部辨識的工具可以幫助主人找到他們失去的朋友。
ForPaws：這種動物臉部辨識解決方案根據它們的鼻尖、皮膚顏色和皮毛類型來識別狗。動物主人被要求上傳至少三張照片來創建動物的「個人檔案」。目前，該方案可辨識130個犬種，準確率達90%。
PiP：這家動物識別公司開發了一款應用程序，允許動物主人註冊並上傳他們動物的照片。系統分析他們獨特的面部特徵。 PiP聲稱，如果主人能提供更多的信息，例如性別、大小和體重，它就能認出每一隻走失的貓和狗。
任何撿到走失寵物的人也可以使用該應用程式尋找主人。 PiP的解決方案還會不斷掃描社交媒體上的寵物帖子，並向相關社區的居民發送寵物失踪警報。
Love Lost：Petco的Love Lost是另一個幫助寵物主人和寵物收容所的應用程式。主人們被建議創建他們寵物的檔案，這樣當寵物失踪時，軟體就可以開始將動物的生物特徵資訊與收容所的新成員和其他候選寵物進行配對。
有時，訓練一個演算法來辨識特定的動物是有意義的。例如，動物主人可以從一個系統中受益，該系統可以準確識別他們的動物，並執行相應的操作，例如發送警報或打開門讓動物進來。 WeTransfer公司的前端工程師Arkaitz Garro開發了一種動物臉部辨識解決方案，可以辨識鄰居的貓，並在貓咪出現在門口時向Garro發送警報。
為了捕捉這隻貓的照片，Garro使用了一個小型相機和一個帶有運動偵測軟體的樹莓派。當一隻動物接近相機時，系統會拍下一張照片，並將其發送到AWS識別平台，與Garro上傳的貓的其他照片進行比較。如果匹配，工程師將收到通知。
微軟也開發了可以進行動物辨識的物聯網（IOT）設備，可以連接到寵物入口。一旦識別出這是你自己的寵物，該設備就會打開門，讓它進去。
人臉辨識演算法除了可以辨識家庭動物，還可以用來辨識其他物種。 《海洋哺乳動物科學雜誌》上發表了一項研究，研究了識別海豚所需的一組特徵。研究人員在12年的時間裡追蹤和拍攝了150隻寬吻海豚。研究團隊想要評估在海豚的一生中使用海豚的臉和背鰭來進行識別的想法。
在150個實驗對像中，只有31隻海豚擁有完整的側臉(也就是臉部左右兩側和背鰭的清晰照片)。這項研究依靠人類專家意見和統計方法來檢測同一隻海豚的不同影像之間的相似性。
實驗結果表明，海豚的臉部特徵隨著時間的推移保持一致，可以用於識別目的。甚至可以在幼崽成年後依然能夠識別它，這大大促進了對海豚的研究。
識別農場動物是一個具有挑戰性的過程。拿豬來說，難度比較大，因為所有的豬看起來都一樣。但乳牛有點特殊，它們是黑白相間的，形狀也不一樣。然而，當涉及到乳牛時，另一個挑戰就出現了——在哪裡安裝攝影機。牛是一種好奇的動物，會注意到周圍環境中即使是最微小的變化。它們經常試圖舔相機或用其他方式與相機互動。
但是建立一個能夠識別單一乳牛的系統將會大大幫助農民。這種解決方案可以將動物的健康狀況和飲食模式與動物的身份相匹配。透過人工智慧的增強，它將能夠檢測任何疾病跡象和異常行為，並在緊急情況下通知農民。
北京翔創科技核心演算法平台已實現對豬、牛、羊、驢等牲畜的資料收集、臉部識別，累積了千萬以上的牲畜臉部資料。不僅幫助農民進行精細化養殖管理，還可以協助銀行、保險等金融機構針對養殖業開展業務時建立風險評估和預警系統。
動物的臉部辨識技術遠遠落後於目前相當先進的人臉辨識技術。研究人員大約四年前開始對動物臉部辨識進行實驗，但通用技術的準確性仍然相當低。另一方面，具有特定目的的解決方案，例如識別特定的動物，可以是準確的。
想要實現動物臉部辨識解決方案的公司需要考慮三個主要挑戰:
科學家已經指定了一種特徵向量，可以用於獨特的人臉辨識。然而，同樣的方法並不適用於動物，因為我們不知道我們需要使用哪些功能以及如何解釋它們。例如，在與人打交道時，科學家可以使用變分自動編碼器(VAE)架構從人臉中提取特徵。在這種方法中，一個人的照片被壓縮到包含所需特徵的向量，如膚色和臉部表情。
說到動物臉部識別，目前還沒有可靠的特徵向量。解決一個可靠的特徵向量的挑戰將大大推進該領域的研究。
在這方面的一個開源例子是DogFaceNet，它是一個基於深度學習的狗識別實作。它使用狗的眼睛和鼻子作為特徵集。如果整體目標是區分狗的品種，這個解決方案工作得相當好，但當涉及到區分動物個體時，它的表現相當差。
另一個例子是使用局部二值模式直方圖(LBPH)演算法，它將影像轉換成像素，透過比較不同影像的像素值進行運算。這種方法取決於動物的姿態，這使得它對姿態變化很敏感。
對於人類來說，很容易擺出一個特定的姿勢並坐著不動。然而，當我們試圖讓貓或狗以特定的姿勢保持不動時，事情就變得更加複雜了。
為了使訓練有效，資料必須是多樣化的，並覆蓋演算法預期執行的所有任務。例如，如果演算法應該識別不同的狗品種，那麼資料集應該充分覆蓋從不同角度捕獲的所有的品種，並進行適當的標記。這裡有幾個可能出錯的地方。例如，有人可能會提交混合品種的圖片，有人可能會給他們的圖片貼上錯誤的標籤，並指定錯誤的品種名稱。為了避免此類問題，專家必須逐一審查資料集中的所有照片，以驗證影像的合法性和標籤的準確性。
動物臉部辨識領域的進展受到了阻礙，因為研究人員仍然無法指出能夠用於大規模準確識別動物的最優特徵組合。儘管如此，還是有一些成功的應用程式可以對有限的數據進行操作，例如識別特定的動物或一小群家養或野生動物。
如果你正在建立自己的動物臉部辨識系統，請記住，動物是不合作的生物辨識使用者。有些會堅持舔相機，有些會拒絕站起來拍照。
以上是動物臉部辨識技術用來做什麼？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
