動物の顔認識技術は何に使われますか?

動物を正確に識別できる技術は、迷子になった動物を飼い主と再会させたり、農家が家畜を監視したり、研究者が野生生物を研究したりするのに役立ちます。過去においては、この点でマイクロチップが動物識別の最も一般的な方法でした。しかし、チップを埋め込むには侵襲的な手術が必要です。特殊な機器がなければ読み取ることはできず、窃盗犯がマイクロチップを取り出すことができます。もう一つの方法は DNA 分析です。これは正確ですが、非常に高価で時間がかかります。

コンピューター ビジョン ソリューション (場合によっては顔以外のものも) を活用した動物の顔認識は、上記の方法に代わる有効な手段となります。この技術には欠点もありますが、特定の状況では高い精度を発揮することができます。では、動物の顔認識はどのように機能するのでしょうか? また、この技術の進歩を妨げる可能性のある課題は何でしょうか?

動物の顔認識の仕組み

一般的に、動物の顔認識ソリューションには主に 3 つのステップがあります。

画像キャプチャ:高解像度カメラで動物の写真を撮ります。一部のアルゴリズムは事前定義されたポーズでのみ機能するため、これらの条件を満たす画像を選択する必要があります。

特徴抽出:動物の生体データの適合性を評価し、必要に応じて前処理を実行します。次に、アルゴリズムは認識に必要な特徴のセットを抽出します。

マッチング:抽出された特徴は数学的に表現され、他の画像とマッチングされます。たとえば、迷子ペットのデータベースで犬を探している場合、その犬の固有の特徴をそのデータベース内のすべての動物と照合します。

マッチングを実行する方法はいくつかあります。 1 つの方法は、クラスタリングに KNN および DBSCAN アルゴリズムを使用して、ターゲット画像に非常に類似した画像のグループを取得することです。ユーザーは最も適切な画像を手動で選択できます。あるいは、確率的アプローチを採用して、最終結果を信頼度レベルで表現することもできます。

迷子のペットを探す

ペットを失うことは飼い主にとって悲痛なことです。そして統計によると、それは人々が考えるよりもはるかに一般的です。米国では、飼い犬と飼い猫の3匹に1匹が生涯のうちに行方不明になり、そのうち80%は発見されません。飼い主が迷子になったペットを見つけるのに役立つ、ペットの顔認識ベースのツールがいくつかあります。

ForPaws:この動物の顔認識ソリューションは、犬の鼻先、肌の色、毛の種類に基づいて犬を識別します。動物の飼い主は、自分の動物の「プロフィール」を作成するために、少なくとも 3 枚の写真をアップロードするよう求められます。現在、このプログラムは 90% の精度で 130 種類の犬種を識別できます。

PiP:この動物識別会社は、動物の飼い主が動物の写真を登録してアップロードできるアプリを開発しました。システムは彼らの独特な顔の特徴を分析します。 PiPは、飼い主が性別、大きさ、体重などの詳しい情報を提供すれば、迷子の猫や犬をすべて特定できると主張している。

迷子になったペットを見つけた人は、このアプリを使って飼い主を探すこともできます。 PiP のソリューションは、ソーシャル メディア上のペットの投稿を継続的にスキャンし、関連するコミュニティの住民に行方不明のペットに関するアラートを送信します。

Love Lost: Petco の Love Lost は、ペットの飼い主とペット保護施設を支援するもう 1 つのアプリです。飼い主はペットのプロフィールを作成しておくことが推奨されている。そうすれば、ペットが行方不明になったときに、ソフトウェアが動物の生体認証情報を保護施設の新しいメンバーや他の候補ペットと照合し始めることができる。

特定の動物を特定する

特定の動物を認識するようにアルゴリズムをトレーニングすることが理にかなっている場合もあります。たとえば、動物の飼い主は、自分の動物を正確に識別し、警報を鳴らしたり、動物が中に入れられるようにドアを開けるなど、適切なアクションを実行できるシステムの恩恵を受けることができます。 WeTransfer のフロントエンド エンジニアである Arkaitz Garro 氏は、近所の猫を識別し、その猫が玄関に現れると Garro 氏に警告を送信できる動物の顔認識ソリューションを開発しました。

猫の写真を撮影するために、ガロ氏は小型カメラと、動き検出ソフトウェアを搭載したラズベリーパイを使用しました。動物がカメラに近づくと、システムが写真を撮影し、それを AWS 認識プラットフォームに送信して、Garro がアップロードした猫の他の写真と比較します。一致するものがあれば、エンジニアに通知されます。

マイクロソフトは、動物認識を実行し、ペットポータルに接続できるモノのインターネット (IoT) デバイスも開発しました。自分のペットだと認識されると、デバイスがドアを開けてペットを中に入れます。

科学研究の支援 - イルカの顔認識

顔認識アルゴリズムは、家庭内の動物を識別するだけでなく、他の種を識別するためにも使用できます。 『海洋哺乳類科学ジャーナル』に掲載された研究では、イルカを識別するために必要な一連の特徴が調査されました。研究者たちは12年間にわたり150頭のバンドウイルカを追跡し、写真を撮影した。研究チームは、イルカの顔と背びれを生涯にわたって識別に利用するというアイデアを評価したかった。

150 頭の被験者のうち、完全な横顔（つまり、顔の左右と背びれの鮮明な画像）が撮れたイルカは 31 頭のみでした。この研究では、同じイルカの異なる画像間の類似点を検出するために、人間の専門家の意見と統計的手法に頼りました。

実験の結果、イルカの顔の特徴は時間が経っても一定であり、識別に使用できることが分かりました。子イルカは成長した後でも識別できるため、イルカの研究が大いに促進されました。

農家の家畜監視を支援

農場の動物を識別するのは難しい作業です。豚の場合は、すべての豚が同じように見えるため、さらに困難になります。しかし、牛は少し特別で、黒と白で形が異なります。しかし、牛に関しては、カメラをどこに設置するかという別の課題が生じます。牛は好奇心旺盛な動物なので、周囲のわずかな変化にも気づきます。彼らはカメラを舐めようとしたり、他の方法でカメラとやりとりしようとしたりすることがよくあります。

しかし、牛を個別に識別できるシステムがあれば、農家にとって非常に役立つでしょう。このソリューションは、動物の健康状態と食事パターンをその動物のアイデンティティと照合することができます。人工知能によって強化され、病気や異常行動の兆候を検知し、緊急事態の際に農家に通知できるようになります。

北京相創科技のコアアルゴリズムプラットフォームは、豚、牛、羊、ロバなどの家畜のデータ収集と顔認識を実現し、1,000万頭以上の家畜の顔データを蓄積しています。これは、農家が洗練された育種管理を行うことを支援するだけでなく、銀行、保険会社、その他の金融機関が育種事業を行う際にリスク評価と早期警告システムを確立することを支援します。

動物の顔認識技術の導入における課題

動物の顔認識技術は、現在のかなり進歩した人間の顔認識技術に比べてはるかに遅れています。研究者たちは約4年前に動物の顔認識の実験を始めたが、一般的な技術の精度は依然としてかなり低い。一方、特定の動物の識別など、特定の目的を持つソリューションは正確である可能性があります。

動物の顔認識ソリューションの実装を検討している企業が考慮する必要がある主な課題は 3 つあります。

最適な機能セットを決定する

科学者たちは、固有の顔認識に使用できる特徴ベクトルを特定しました。しかし、どの特徴を使用する必要があるのか​​、またそれをどのように解釈するのかがわからないため、同じアプローチは動物には機能しません。たとえば、人間を対象に作業する場合、科学者は変分オートエンコーダ (VAE) アーキテクチャを使用して顔から特徴を抽出できます。このアプローチでは、人物の写真が肌の色や表情などの必要な特徴を含むベクトルに圧縮されます。

動物の顔認識に関しては、現時点では信頼できる特徴ベクトルは存在しません。信頼性の高い特徴ベクトルの課題を解決することで、この分野の研究が大きく前進するでしょう。

この点に関するオープンソースの例としては、ディープラーニングをベースにした犬の認識の実装である DogFaceNet があります。犬の目と鼻を特徴セットとして使用します。このソリューションは、全体的な目標が犬の品種を区別することである場合、かなりうまく機能しますが、個々の動物を区別することになると、パフォーマンスがかなり低下します。

動物の姿勢によって異なる

もう 1 つの例は、画像をピクセルに変換し、異なる画像のピクセル値を比較して動作するローカル バイナリ パターン ヒストグラム (LBPH) アルゴリズムの使用です。この方法は動物の姿勢に依存するため、姿勢の変化に敏感になります。

人間は特定の姿勢をとってじっと座っていることが簡単です。しかし、猫や犬を特定の姿勢でじっとさせようとすると、事態はより複雑になります。

包括的なトレーニングデータセットを提供する

トレーニングを効果的に行うには、データが多様で、アルゴリズムが実行することが予想されるタスクの全範囲をカバーしている必要があります。たとえば、アルゴリズムがさまざまな犬種を認識することになっている場合、データセットにはさまざまな角度から撮影され、適切にラベル付けされたすべての犬種が十分にカバーされている必要があります。ここでは問題が発生する可能性のあることがいくつかあります。たとえば、誰かが雑種犬の写真を投稿したのに、誰かがその写真に誤ったラベルを付けて、間違った犬種名を付けてしまう可能性があります。このような問題を回避するには、専門家がデータセット内のすべての写真を 1 枚ずつ確認し、画像の正当性とラベルの正確性を検証する必要があります。

動物の顔認識の分野における進歩は、研究者が大規模に動物を正確に識別するために使用できる最適な特徴の組み合わせをまだ特定できていないために妨げられてきました。それでも、特定の動物や家畜や野生動物の小さな集団を識別するなど、限られたデータで動作する成功したアプリケーションがいくつかあります。

独自の動物の顔認識システムを構築する場合は、動物は非協力的な生体認証ユーザーであることを念頭に置いてください。カメラを舐め続ける子もいれば、写真を撮るために立ち上がることを拒否する子もいます。