能够准确识别动物的技术可以帮助主人与走失的动物团聚，帮助农民监控牲畜，帮助研究人员研究野生动物。以往在这方面，微芯片是最受欢迎的动物识别方法。然而，植入芯片需要进行侵入性手术。如果没有专门的设备，它们就无法读取，而且小偷可以提取微芯片。另一种方法是DNA分析，它是精确的，但也非常昂贵和耗时。
由计算机视觉解决方案支持的动物面部识别（有时不仅仅限于面部）可以作为上述方法的一个可行的替代方案。尽管它有其缺点，但该技术可以在特定情况下显示出高水平的准确性。那么，动物面部识别是如何操作的呢阻碍这项技术进步的挑战会在哪里
一般情况下，动物面部识别解决方案主要有三个步骤：
图像捕捉：用高分辨率相机拍摄动物的照片。有些算法只对预定义的姿态起作用，所以必须选择符合这些条件的图像。
特征提取：评估动物的生物特征数据的适用性，并在需要时进行预处理。然后该算法提取出识别所需的特征集。
匹配：将提取的特征进行数学表示，并与其他图像进行匹配。例如，如果我们正在丢失的宠物数据库中寻找一只狗，我们将狗的独特特征与该数据库中所有的动物进行匹配。
几种方法可以执行匹配。一种方法是使用KNN和DBSCAN等算法进行聚类，得到一组与我们的目标图像高度接近的图像，用户可以手动选择最合适的图像。此外，还可以采用概率方法，将最终结果表示为置信水平。
失去宠物对主人来说是令人心碎的。而且根据统计数据，这种情况比人们想象的要普遍得多。在美国，三分之一的家庭养的狗和猫曾在一生中的某个时刻失踪，其中80%从未被找回来。有几种基于宠物面部识别的工具可以帮助主人找到他们丢失的朋友。
ForPaws：这种动物面部识别解决方案根据它们的鼻尖、皮肤颜色和皮毛类型来识别狗。动物主人被要求上传至少三张照片来创建动物的“个人档案“。目前，该方案可识别130个犬种，准确率达90%。
PiP：这家动物识别公司开发了一款应用程序，允许动物主人注册并上传他们动物的照片。系统分析他们独特的面部特征。PiP声称，如果主人能提供更多的信息，比如性别、大小和体重，它就能认出每一只走失的猫和狗。
LoveLost：Petco的LoveLost是另一款帮助宠物主人和宠物收容所的应用程序。主人们被建议创建他们宠物的档案，这样当宠物失踪时，软件就可以开始将动物的生物特征信息与收容所的新成员和其他候选宠物进行匹配。
有时，训练一个算法来识别特定的动物是有意义的。例如，动物主人可以从一个系统中受益，该系统可以准确识别他们的动物，并执行相应的操作，例如发送警报或打开门让动物进来。WeTransfer公司的前端工程师ArkaitzGarro开发了一种动物面部识别解决方案，可以识别邻居的猫，并在猫出现在门口时向Garro发送警报。
为了捕捉这只猫的照片，Garro使用了一个小型相机和一个带有运动检测软件的树莓派。当一只动物接近相机时，系统会拍下一张照片，并将其发送到AWS识别平台，与Garro上传的这只猫的其他照片进行比较。如果匹配，工程师将收到通知。
微软也开发了可以进行动物识别的物联网（IOT）设备，可以连接到宠物入口。一旦识别出这是你自己的宠物，该设备就会打开门，让它进去。
在150个实验对象中，只有31只海豚拥有完整的侧脸(也就是脸部左右两侧和背鳍的清晰照片)。这项研究依靠人类专家意见和统计方法来检测同一只海豚的不同图像之间的相似性。
识别农场动物是一个具有挑战性的过程。拿猪来说，难度更大，因为所有的猪看起来都一样。但奶牛有点特殊，它们是黑白相间的，形状也不一样。然而，当涉及到奶牛时，另一个挑战就出现了——在哪里安装摄像头。牛是一种好奇的动物，会注意到周围环境中哪怕是最微小的变化。它们经常试图舔相机或用其他方式与相机互动。
但是建立一个能够识别单个奶牛的系统将会极大地帮助农民。这种解决方案可以将动物的健康状况和饮食模式与动物的身份相匹配。通过人工智能的增强，它将能够检测任何疾病迹象和异常行为，并在紧急情况下通知农民。
北京翔创科技核心算法平台已实现对猪、牛、羊、驴等牲畜的数据采集、面部识别，积累了千万以上的牲畜面部数据。不仅帮助农民进行精细化养殖管理，还可以协助银行、保险等金融机构针对养殖业开展业务时建立风险评估和预警系统。
动物的面部识别技术远远落后于目前相当先进的人脸识别技术。研究人员大约四年前开始对动物面部识别进行实验，但通用技术的准确性仍然相当低。另一方面，具有特定目的的解决方案，例如识别一种特定的动物，可以是准确的。
想要实现动物面部识别解决方案的公司需要考虑三个主要挑战:
科学家们已经指定了一种特征向量，可以用于独特的人脸识别。然而，同样的方法并不适用于动物，因为我们不知道我们需要使用哪些功能以及如何解释它们。例如，在与人打交道时，科学家可以使用变分自动编码器(VAE)架构从人脸中提取特征。在这种方法中，一个人的照片被压缩到包含所需特征的向量，如肤色和面部表情。
说到动物面部识别，目前还没有可靠的特征向量。解决一个可靠的特征向量的挑战将大大推进该领域的研究。
在这方面的一个开源例子是DogFaceNet，它是一个基于深度学习的狗识别实现。它使用狗的眼睛和鼻子作为特征集。如果整体目标是区分狗的品种，这个解决方案工作得相当好，但当涉及到区分动物个体时，它的表现相当差。
另一个例子是使用局部二值模式直方图(LBPH)算法，它将图像转换成像素，通过比较不同图像的像素值进行运算。这种方法取决于动物的姿态，这使得它对姿态变化很敏感。
对于人类来说，很容易摆出一个特定的姿势并坐着不动。然而，当我们试图让猫或狗以特定的姿势保持不动时，事情就变得更加复杂了。
为了使训练有效，数据必须是多样化的，并覆盖算法预期执行的所有任务。例如，如果该算法应该识别不同的狗品种，那么数据集应该充分覆盖从不同角度捕获的所有的品种，并进行适当的标记。这里有几个可能出错的地方。例如，有人可能会提交混合品种的图片，有人可能会给他们的图片贴上错误的标签，并指定错误的品种名称。为了避免此类问题，专家必须逐一审查数据集中的所有照片，以验证图像的合法性和标签的准确性。
动物面部识别领域的进展受到了阻碍，因为研究人员仍然无法指出能够用于大规模准确识别动物的最优特征组合。尽管如此，还是有一些成功的应用程序可以对有限的数据进行操作，例如识别一种特定的动物或一小群家养或野生动物。
如果你正在构建自己的动物面部识别系统，请记住，动物是不合作的生物识别用户。有些会坚持舔相机，有些会拒绝站起来拍照。