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與人類相比,識別動物的臉有何不同?

2018-11-19 14:28:50 來源:科技日報

臉部識別在人類世界的應用正風生水起,從安防擴展到零售、營銷和金融等行業。然而,在人臉識別之外,動物臉部識別作為生物識別技術的一個分支,也在悄然升起。

《紐約雜志》近日發表的一篇文章顯示,動物臉部識別不但應用在奶牛、豬、羊和魚等常見動物養殖、保險等方面,而且在老虎、獅子、大象和狐猴等野生動物觀察等領域也開始使用面部識別技術。與人類相比,識別動物的臉有何不同?動物的臉部識別有何作用,其市場發展潛力怎樣?

圖片源于網絡

比傳統人臉識別更復雜

“識別不同動物的臉,難度是不同的,但總體來講,貓、狗、羊等常見動物的臉部識別要比傳統的人臉識別更為復雜。”寧波市智能制造產業研究院常務副院長溫志慶博士在接受科技日報記者專訪時說,這是由多種因素造成的。比如狗臉識別,由于狗的品種很多,臉的變化也很大,一起識別有難度;然而對于某些同一品種、體型大小相似的狗來說,其面部特征又區別不大,在很多情況下,動物臉的相似性比人臉高,這也增加了識別難度。

“人臉有更結構化的特征,方便提取,鼻子眼睛耳朵等部位的相對位置也較為穩定,便于識別。”溫志慶說,但是動物的臉部有毛發,還有紋理變化等干擾因素,這些都增加了動物臉識別的難度。“臉部圖像的采集是識別臉的重要一環,與人類相比較,動物圖像采集更不可控,無法讓動物自覺的將臉部較長時間穩定在攝像頭前。特別是在自然和野外的環境下,光照條件的變化、視角和距離的不同、復雜的背景等因素使動物圖像的采集更加困難,不理想的臉部圖像會對AI訓練和識別有負面影響”。

另外,動物識別工作量巨大而且耗時很長。如挪威一家公司利用面部識別來捕獲和儲存數百萬大西洋三文魚的面部信息。但是想讓系統精確識別每一條三文魚,至少需要幾百萬張照片。也就是說,要讓三文魚臉部識別系統成型,要以百萬條三文魚作為測試對象。

精準識別動物身份和健康

溫志慶說,盡管動物臉部識別相較于人臉識別起步更晚,但是隨著人工智能的發展和計算技術的進步,人們發現了動物臉識別的各種不同用途以及可行的實現途徑。

非洲豬瘟是一種烈性傳染病,豬一旦被傳染,致死率可達100%。由于還沒有疫苗和有效藥物,根據《非洲豬瘟疫情應急預案》規定,發現疫情,疫點周邊3公里內的豬都必須撲殺。那么,對于超大規模的養豬場來說,一旦傳染了非洲豬瘟,后果就是災難性的。“疾病是我國養豬生產水平最大的限制因素,豬群健康成為養殖成敗的關鍵。”中國農科院北京畜牧獸醫研究所研究員王立賢說,為了防止豬得病,豬場盡量不對外開放,減少包括人在內等外界接觸就成為必然。

王立賢說,目前一些大型養豬場已經開始使用豬臉識別技術,“這并非是為了識別這只豬屬于第幾號豬”,而是識別出豬的年齡、呼吸頻率、飲食等情況,并配合圖像等估算豬的體重,以之對豬群進行分欄。

一頭出欄的豬重約200斤,未到達體重早出欄或已經達到了卻晚出欄,對于養殖戶來說,都會造成經濟損失。王立賢說,通過臉部和體重識別來精準判斷哪頭豬可以出欄了,哪頭豬還需要再喂養,避免了經濟損失。此外,還可通過深度學習識別動物臉部情況做進一步分析,判斷其情緒和健康等狀況,保障人們餐桌上的安全。

而上文提到的挪威公司利用面部識別來捕獲、儲存數百萬大西洋三文魚的面部信息,也是為了幫助漁民監測三文魚的數量,并發現海虱寄生,以及是否有機械損傷或畸變等健康異常問題。而識別出的病變的魚,將通過特定通道集中到特定區域,接受定制化治療。如此一來,在使用化學藥物治療病魚時,可避免健康的魚類遭受不必要的治療,也避免了交叉感染等問題。

保險公司開展養殖業保險的一大難題是,養殖戶投保了A豬,可能會用病死的B豬來冒充“騙保”,而動物臉部識別被認為是解決“騙保”難題的利器。如平安產險等就在內蒙古烏蘭察布地區試點奶牛、母豬的臉部識別等身份信息采集,一旦牲畜出現問題,保險公司需要進行理賠時,就能通過臉部識別技術對投保動物的唯一性進行判斷。平安農業保險部副總經理邱洋說,牛和豬的臉部識別技術,可有效解決人工識別難的問題,提高服務效率,降低運營成本,同時也實現了精確索賠。

除了為養殖和保險提供服務外,動物臉部識別還有很多其他的用途。如動物病害預警,遺失寵物尋回,野生動物追蹤保護等。非洲肯尼亞的獅子監護者們就啟動了一個包括臉部識別在內的獅子身份信息辨識合作網絡(LINC)計劃。借助著LINC,保護人士可以更好了解獅子群體的活動區域以及數量的動態變化等。

市場快速增長商用前景可期

動物臉識別的市場也在飛速發展。市場研究數據顯示,2017年全球面部識別市場規模超過40億美元,到2022年,市場規模有望增長到78億美元。

“盡管目前的市場主要還是人臉識別占大頭,將人臉識別拓展到動物臉的識別正受到越來越多的人的重視。未來,豬臉識別、牛臉識別、魚臉識別、猴臉識別等五花八門的動物臉識別技術會有越來越好的商用前景。”溫志慶說,20多年前,他在美國就見過有科研項目通過豬臉和豬的形體及行為識別,監控豬群生活狀態,提高產業效率。如今,AI技術的進步使動物臉部識別效率大大提高,打開了越來越廣闊的市場前景。隨著應用的范圍不斷擴張,市場潛力也在持續兌現。

據農業部預測,到2020年國內對肉類食品的消費量將達1億噸。單就生豬而言,需要出欄約7.94億頭生豬才能滿足消費需要。翔創科技創始人鄧昌順表示,目前,我國規模化養殖已占到整個牲畜養殖業60%—65%,并且還在逐年提高,這為養殖保險的動物臉部識別技術應用提供了廣大的市場。

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