宠物的面部识别 曾经成功了吗

​译者 | 崔皓

审校 | 孙淑娟

能够准确识别生物的技术将协助客人与失落的宠物离散，农民监控饲养的牲畜，钻研人员钻研野活泼物。基于以上的运行场景，微芯片是最盛行的宠物识别方法。但是，植入芯片须要启动侵入性手术，同时须要专门的设施读取芯片，还要防范小偷提取微芯片的危险。还有一种方法就是DNA剖析，它虽然很准确，但也十分低廉和耗时。当天要给大家引见的是经过面部识别的形式来识别生物。

1.经常使用计算机视觉软件启动宠物面部识别

由计算机视觉处置方案启动宠物的面部识别可以作为上述方案的代替品。虽然它存在缺陷，但该技术可以在特定状况下展现出高度的准确性。

那么，宠物人脸识别是如何运作的呢？阻碍技术提高的应战是什么？宠物人脸识别如何上班？

普通来说，宠物面部识别处置方案关键分为三个步骤：

（1）图像捕捉：生物的照片由高分辨率相机拍摄。一些算法只适用于预约义的姿态，因此有必要选用合乎这些规范的图像。

（2）特色提取：评价生物的生物特色数据的适用性，并在须要时启动预处置。而后算法提取识别所需的特色集。

（3）特色婚配：提取的特色以数学形式示意并与其余图像婚配。例如，假设咱们在失落的宠物数据库中寻觅一只狗，咱们会将狗的共同特色与该数据库中的一切生物启动婚配。

有几种方法可以口头婚配。一种方法是经常使用KNN和DBSCAN等算法启动聚类，这将发生一组与咱们的指标图像高度凑近的图像，用户可以手动选用最适合的图像。

此外，可以部署概率方法以将最终结果示意为置信水平。例如，识别指标是猫，同时算法确定捕捉的图像是猫，其置信度为90%；假设确定是狗，其置信度为10%。

宠物的面部识别

2.宠物面部识别示例

以下是如何无理想生存中经常使用宠物面部识别的示例。其中一些系统是成功的、盛行的，甚至是商业处置方案，还有一些是测验假定的学术尝试。

寻觅失落的生物​

失去他们的宠物对客人来说是令人心碎的。依据统计数据，此类事情比人们构想的要普遍。在美国，三分之一家庭饲养的一切宠物（狗/猫）一旦失踪，有80% 都再也没有找到。有几个宠物面部识别的方案可以协助客人找到他们失去的好友。

ForPaws是一款APP产品，它经过宠物识别的形式依据狗的鼻尖、肤色和毛皮类型来识别它们。客人必定上行至少三张照片才干创立宠物的团体资料。目前，该处置方案可以识别130个犬种，准确率到达90%。

这家宠物识别公司开发了一款运行程序，准许宠物客人注册和上口头物的照片。该系统剖析宠物的面部特色。假设客人可以提供额外的消息，例如性别、大小和重量，PiP宣称它将能够识别每只失落的猫和狗。

任何发现失落宠物的人都可以经常使用该运行程序寻觅宠物的客人。PiP的处置方案还始终扫描社交媒体上的生物帖子，并向关系社区的居民发送失落的宠物警报。

Petco的Love Lost是一个面向宠物客人和生物收容所的运行程序。经常使用者可以创立生物档案，以便利宠物失踪时，软件可以开局将宠物的生物特色消息与收容所的新来者以及其余候选生物启动婚配。

识别特定的宠物​

训练算法可以用来识别一只特定的宠物。例如，宠物客人可以在准确识别宠物的前提下启动后续操作，比如发送警报或关上业让宠物进入。

Aakaitz Garro前端工程师开发了宠物面部处置方案​

WeTransfer的前端工程师Arkaitz Garro开发了一种宠物面部识别处置方案，该处置方案可以识别街坊的猫，当这个小家伙出如今门口时向Garro（也可以是指定的人） 发送警报。为了捕捉猫的照片，Garro经常使用了小型相机和带有静止检测软件的Raspberry Pi。当生物凑近相机时，系统会拍摄照片并将其发送到AWS Recognition平台，该平台将其与Garro上行的这只猫的其余图像启动比拟。假设婚配成功，工程师会收到通知。

微软用于宠物识别的物联网设施

雷同，微软开发了一种物联网设施，用户可以将其装置在家里宠物进门的中央。当识别到宠物后，设施会解锁让生物进门。

协助迷信钻研——海豚的面部识别

除了识别家庭宠物外，面部识别算法还可用于检测其余物种。《陆地哺乳生物迷信杂志》上宣布了一项钻研，考查了识别海豚所需的一组特色。钻研人员在12年内追踪和拍摄150只宽吻（bottlenose）海豚。该团队在海豚的生命周期中对其面部和背鳍启动识别，并且评价这种方法的可行性。

经常使用这150名受试者，它归纳为只要31只具备片面轮廓（即面部左右两侧和背鳍的明晰照片）的海豚。这项钻研依托人类专家意见和统计方法来检测同一海豚的不同图像之间的相似性。

该试验的结果标明，海豚的面部特色随着期间的推移坚持分歧，可用于识别目的。这种技术可以识别成年后的小海豚，繁难追踪海豚生长的环节，这极大地促成了海豚钻研。

同一只海豚在不同阶段的特色

协助农民监控牲畜​

识别农场生物是具备应战性的。北京优瑞科技开创人赵金石，他多年从事农业畛域的软件开发，关于识别农场生物他有自己的认识：“关于猪来说，识别起来会比拟艰巨。由于猪看起来都一样，但奶牛会相对容易一些。由于它们有清楚的特意，它们身上的花纹是黑色的，状态不同。”

奶牛和他们的“互动”

但是，当触及到奶牛识别时，应战出现了——即确定装置摄像头的位置。奶牛是猎奇心比拟重的生物，即使是最细微的环境变动也会惹起它们的留意。当发现摄像头时，它们会经过舔舐的形式与之“互动”。但抛开应战不谈，建设可以识别集体奶牛的系统将极大地协助饲养者。该处置方案可以将生物的肥壮状况、饮水、进食形式与生物的身份相婚配。借助人工智能，能够检测生物的疾病迹象和意外行为，在紧急状况下通知饲养者。

3.面部识别的应战

假设要实施宠物面部识别处置方案须要关键思考三个应战：

确定最优特色集

迷信家们曾经指定了可用于人脸识别的特色向量。但是，雷同的方法不适用于宠物，由于咱们不知道须要经常使用哪些配置以及如何解释它们。例如，在与人打交道时，迷信家可以经常使用变分智能编码器 (VAE) 架构从人脸中提取特色。在这种方法中，人的照片被紧缩为蕴含所需特色的向量，例如肤色和面部表情。但在宠物面部识别方面，目前还没有牢靠的特色向量。

牢靠的特色向量

处置牢靠的特色向量将清楚推进该畛域的开展。开源示例DogFaceNet是一种基于深度学习对狗启动识别的成功。它经常使用狗的眼睛和鼻子作为特色集。假设总体指标是辨别犬种，则此处置方案成果相当好，但在辨别双胞胎生物时其性能相当差。

生物姿态​

另一个例子是经常使用部分二值形式直方图 (LBPH) 算法，该算法将图像转换为像素，并经过比拟不同图像的像素值来启动操作。这种方法取决于生物的姿态，这使得它对姿态变动很敏感。值得一提的是，这种方法曾经过期了。目前，工程师更偏差于经常使用更多的初级配置。

让生物对着镜头摆姿态

关于人类来说，很容易采取特定的姿态并静坐不动。但是，当咱们试图让猫或狗以特定姿态拍照就不那么容易了。这须要运行到“姿态敏感”的面部识别算法，例如依赖于像素相似度的算法。

提供片面的训练数据集

为了使训练有效，数据必定多样化并涵盖算法预期口头的一切义务。例如，假设算法识别不同的狗种类，那么数据集应该蕴含不同角度捕捉并正确标志的消息源。这里会出现多种状况，例如：有人或者会提交混合种类的图像，有人或者会失误地标志图像并调配失误的种类称号。为了防止此类疑问，专家必定一张一张地审查数据集中的一切照片，以验证图像的非法性和标签的准确性。

4.论断

宠物人脸识别畛域的停顿遭到以下理想的阻碍：钻研人员依然不可指出可用于大规模准确识别生物的最佳特色组合。虽然如此，还是有一些成功的运行程序基于受限数据上班，例如识别特定的生物或一小群野生/野活泼物。假设您正在构建自己的宠物面部识别系统，请记住生物是生物识别技术的非协作用户。有些会坚持舔相机，有些会拒绝为照片摆姿态。为了消弭不用要的费事，可以设计姿态和表情中立的算法。另一个须要思考的疑问是隐衷法规。假设你想构建一个寻觅失落宠物的运行程序，能否须要客人显示他们的位置？即使是客人家中宠物的照片，也或者泄露与客人关系的隐衷消息。

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译者引见

崔皓，社区编辑，资深架构师，领有18年的软件开发和架构阅历，10年散布式架构阅历。曾任惠普技术专家。乐于分享，撰写了很多抢手技术文章，浏览量超越60万。《散布式架构原理与通常》作者。​