@所見所得，都很科學

新的AI人臉識别技術，能夠準确識别動物的技術将幫助主人與走失的寵物團聚，幫助農民監控牲畜，也可以幫助研究人員研究野生動物[狗頭]。

一般情況下，寵物面部識别解決方案主要有三個步驟：

圖像捕捉：用高分辨率相機拍攝動物的照片。有些算法隻對預定義的姿态起作用，所以有必要選擇符合這些條件的圖像。

特征提取：評估動物的生物特征數據的适用性，并在需要時進行預處理。然後該算法提取出識别所需的特征集。

匹配：将提取的特征進行數學表示，并與其他圖像進行匹配。例如，如果我們正在丢失的寵物數據庫中尋找一隻狗，我們将狗的獨特特征與該數據庫中所有的動物進行匹配。

有兩種方法可以執行匹配。

1）是使用KNN和DBSCAN等算法進行聚類，得到一組與我們的目标圖像高度接近的圖像，用戶可以手動選擇最合适的圖像。

2）可以采用概率方法，将最終結果表示為置信水平。例如，一個算法可以确定捕獲的圖像是一隻貓，有90%的信心，它是一隻狗，有10%的信心。

以下是寵物面部識别在現實生活中的應用。

其中一些系統是成功的、流行的，甚至是商業解決方案，而另一些則是驗證假設的學術嘗試。

01 尋找丢失的動物

失去他們的寵物對主人來說是令人心碎的。根據這些的統計數據，這種情況比人們想象的要普遍得多。

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蹤，其中80%從未被找到。

微軟當前開發了可以連接到寵物信息的物聯網設備（IOT寵物識别設備）。

一旦識别出存有信息的寵物，就會短信發送給主人寵物的定位和最新圖片。

02 幫助農民監測牲畜

識别農場動物是一個具有挑戰性的過程。

北京天合科技有限公司(Beijing Unitrace Tech)的創始人趙進士(音)表示，該公司為農業部門開發軟件。

他說:“對豬來說，難度更大，因為所有的豬看起來都一樣，但奶牛有特殊标記，它們是黑白相間的，形狀也不一樣。”

然而，當涉及到奶牛時，另一個挑戰就出現了——即，決定在哪裡安裝攝像頭。

牛是一種好奇的動物，會注意到周圍環境中哪怕是最微小的變化。

它們經常試圖舔相機或用其他方式與它互動。

抛開挑戰不說，建立一個能夠識别單個奶牛的系統将會極大地幫助農民。

這種解決方案可以将動物的健康狀況和飲食模式與動物的身份相匹配。

通過人工智能技術的不斷叠代提升，它将能夠檢測任何疾病迹象和異常行為，并在緊急情況下通知農民。

以上就是今天的AI小咩話你知，大家有什麼好玩的黑科技知識可以一起來探讨哦！

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