AI人工智能从人脸识别迈向动物识别

    《纽约杂志》近日发表的一篇文章显示，动物脸部识别不但应用在奶牛、猪、羊和鱼等常见动物养殖、保险等方面，而且在老虎、狮子、大象和狐猴等野生动物观察等领域也开始使用面部识别技术。与人类相比，识别动物的脸有何不同？动物的脸部识别有何作用，其市场发展潜力怎样？

　　比传统人脸识别更复杂

 

　　“识别不同动物的脸，难度是不同的，但总体来讲，猫、狗、羊等常见动物的脸部识别要比传统的人脸识别更为复杂。”宁波市智能制造产业研究院常务副院长温志庆博士在接受记者专访时说。

 

　　“脸部图像的采集是识别脸的重要一环，与人类相比较，动物图像采集更不可控，无法让动物自觉的将脸部较长时间稳定在摄像头前。特别是在自然和野外的环境下，光照条件的变化、视角和距离的不同、复杂的背景等因素使动物图像的采集更加困难，不理想的脸部图像会对AI训练和识别有负面影响。”温志庆说。

 

　　另外，动物识别工作量巨大而且耗时很长。如挪威一家公司利用面部识别来捕获和储存数百万大西洋三文鱼的面部信息。但是想让系统精确识别每一条三文鱼，至少需要几百万张照片。也就是说，要让三文鱼脸部识别系统成型，要以百万条三文鱼作为测试对象。

 

　　精准识别动物身份和健康

 

　　温志庆说，尽管动物脸部识别相较于人脸识别起步更晚，但是随着人工智能的发展和计算技术的进步，人们发现了动物脸识别的各种不同用途以及可行的实现途径。

 

　　非洲猪瘟是一种烈性传染病，猪一旦被传染，致死率可达100%。由于还没有疫苗和有效药物，根据《非洲猪瘟疫情应急预案》规定，发现疫情，疫点周边3公里内的猪都必须扑杀。那么，对于超大规模的养猪场来说，一旦传染了非洲猪瘟，后果就是灾难性的。“疾病是我国养猪生产水平最大的限制因素，猪群健康成为养殖成败的关键。”中国农科院北京畜牧兽医研究所研究员王立贤说，为了防止猪得病，猪场尽量不对外开放，减少包括人在内等外界接触就成为必然。

 

　　王立贤说，目前一些大型养猪场已经开始使用猪脸识别技术，“这并非是为了识别这只猪属于第几号猪”，而是识别出猪的年龄、呼吸频率、饮食等情况，并配合图像等估算猪的体重，以之对猪群进行分栏。

 

　　一头出栏的猪重约200斤，未到达体重早出栏或已经达到了却晚出栏，对于养殖户来说，都会造成经济损失。王立贤说，通过脸部和体重识别来精准判断哪头猪可以出栏了，哪头猪还需要再喂养，避免了经济损失。此外，还可通过深度学习识别动物脸部情况做进一步分析，判断其情绪和健康等状况，保障人们餐桌上的安全。

 

　　保险公司开展养殖业保险的一大难题是，养殖户投保了A猪，可能会用病死的B猪来冒充“骗保”，而动物脸部识别被认为是解决“骗保”难题的利器。如平安产险等就在内蒙古乌兰察布地区试点奶牛、母猪的脸部识别等身份信息采集，一旦牲畜出现问题，保险公司需要进行理赔时，就能通过脸部识别技术对投保动物的唯一性进行判断。平安农业保险部副总经理邱洋说，牛和猪的脸部识别技术，可有效解决人工识别难的问题，提高服务效率，降低运营成本，同时也实现了精确索赔。

 

　　市场快速增长商用前景可期

 

　　动物脸识别的市场也在飞速发展。市场研究数据显示，2017年全球面部识别市场规模超过40亿美元，到2022年，市场规模有望增长到78亿美元。

 

　　“尽管目前的市场主要还是人脸识别占大头，将人脸识别拓展到动物脸的识别正受到越来越多的人的重视。未来，猪脸识别、牛脸识别、鱼脸识别、猴脸识别等五花八门的动物脸识别技术会有越来越好的商用前景。”温志庆说，20多年前，他在美国就见过有科研项目通过猪脸和猪的形体及行为识别，监控猪群生活状态，提高产业效率。如今，AI技术的进步使动物脸部识别效率大大提高，打开了越来越广阔的市场前景。随着应用的范围不断扩张，市场潜力也在持续兑现。

 

　　据农业部预测，到2020年国内对肉类食品的消费量将达1亿吨。单就生猪而言，需要出栏约7.94亿头生猪才能满足消费需要。翔创科技创始人邓昌顺表示，目前，我国规模化养殖已占到整个牲畜养殖业60%—65%，并且还在逐年提高，这为养殖保险的动物脸部识别技术应用提供了广大的市场。（来源：科技日报）