22、动物生物识别方法：最新趋势与挑战

最新推荐文章于 2026-01-08 20:27:01 发布

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动物生物识别方法：最新趋势与挑战

1. 引言

近年来，动物生物识别在计算机视觉和动物认知科学领域成为新兴研究方向。如今，基于动物生物识别的识别系统和建模系统已在实时应用中得到展示，可用于呈现和检测物种的表型外观、视觉特征、个体特征、行为以及形态特征。对已知个体的长期研究，对于理解影响自然种群的人口统计学和进化过程至关重要。

计算机视觉的一系列基本思想和算法，也在动物生物识别系统的设计与开发中受到更多关注。大量工具和动物生物识别技术的涌现，使这些系统在众多应用场景中具有更广泛的适用性。创新的深度学习方法开始将动物生物识别与智能传感器网络和众包相结合，以提高监测濒危动物和物种的系统的可行性和影响力。

动物生物识别领域即将为检测和呈现物种或个体的视觉外观、形态图像模式和生物特征提供强大的方法、实时识别框架、工具和量化方法。不过，动物生物识别方法虽多，但多样性常限制其在不同研究中的可转移性，这与动物生物识别的目标相悖。确定广泛的识别方法并引入更模块化的系统设计，以满足不同研究需求，是使解决方案更通用、成本更低的重要目标，也有助于该领域的标准化和广泛应用。

目前，自动人类识别、物体监控和跟踪技术以及动物生物识别的发展，催生了大量复杂技术。这些技术可用于定位目标、识别和评估动物的运动模式与姿态、识别和分类群体中的物种或个体动物，还能确定动物行为和评估面部表情。基于计算机视觉的识别和跟踪系统在研究动物种群方面具有高度适用性，能提供独立于主观人类观察者的标准化和可重复测量。

当前，生物学家和科学家已开始采用基于计算机视觉的框架和明确的识别方法，这改变了生态和进化研究人员获取和解释实地数据的方式。个体动物识别需求早已被认识到，而手动识别既繁琐又易出错。识别方法大致可分为三类：
1. 供人类手动操作的方法；
2. 针对特定物种开发的半自动识别技术；
3. 可应用于具有相似表型外观和形态生物特征的一类物种或动物的半自动方法。

半自动照片识别在海洋动物观察以及物种种群和行为分析等领域已得到广泛应用，能让研究人员研究物种形态特征的变化，并在时空上跟踪数千个个体，这是手动操作难以实现的。创新的计算机视觉和模式识别算法开始将动物生物识别与智能传感器网络相结合，新兴的动物生物识别领域展示了基于动物生物识别的识别系统和图像检索系统的设计与应用，众包策略也成功地大规模利用了相关性反馈，提高了匹配准确性。基于捕获的动物形态特征图像进行物种或个体识别，是一种用于生态监测和保护的非侵入性动物识别方法。

2. 基于动物生物识别的识别系统

2.1 基于多媒体无线网络的低成本牛识别系统

本系统提出了一种实时牛识别系统，用于基于牛的口鼻点图像模式验证个体牛。使用2000万像素相机（系统配置：14.48厘米（5.7英寸）IPS电容式触摸屏，分辨率1440 x 720像素，像素密度283 ppi，4GB RAM）捕获牛的口鼻点图像，并通过Wi-Fi通信技术将其传输到牛识别服务器。

系统操作步骤如下：
1. 图像预处理 ：对捕获的牛口鼻点图像进行预处理，减轻和过滤噪声，提高图像质量和对比度。
2. 特征提取 ：使用计算机视觉技术提取口鼻点特征。
3. 模式识别 ：采用基于监督机器学习的多分类器模式识别技术识别个体牛。
4. 数据库匹配 ：服务器拥有牛图像数据库，使用支持向量机分类模型对提取的口鼻点纹理特征进行分类，并通过相似度得分测量将测试（查询）口鼻点图像与存储的口鼻点图像数据库进行匹配。
5. 系统评估 ：开发了工作原型以评估牛识别系统的准确性。

2.2 基于智能设备的牛验证系统

动物生物识别识别系统在畜牧生物识别中起着重要作用，可辅助牲畜的注册、跟踪、识别和验证，解决动物丢失、交换、虚假保险索赔以及屠宰场动物重新分配等问题。

该系统操作步骤如下：
1. 图像捕获 ：用户（如所有者、饲养者等）使用智能设备（如智能手机、智能计算设备、平板电脑等）捕获牛的图像。
2. 图像传输 ：通过无线网络或互联网通信技术将捕获的图像传输到牛验证系统服务器。
3. 预处理 ：验证系统对捕获的牛口鼻点图像进行预处理，去除和过滤噪声，提高图像质量和对比度。
4. 特征提取与识别 ：使用计算机视觉技术（如基于外观和纹理特征的特征提取和表示方法）提取口鼻点图像的纹理特征，并应用监督机器学习多分类器模式识别技术识别牛。

3. 基于动物生物识别的宠物识别与监控

在智慧城市中，宠物动物的健康监测和跟踪是一个重大挑战，传统的动物识别和监控方法无法满足对个体宠物动物的安全和监控需求。基于动物生物识别的宠物识别系统被认为是全球宠物动物识别和安全的良好替代方案。

以狗为例，Kumar等人提出了一种基于动物生物识别的宠物动物识别系统，该系统基于宠物的面部图像生物特征进行识别，包括训练和测试两个阶段：
- 训练阶段 ：
1. 视频捕获 ：使用监控摄像头捕获宠物动物的视频。
2. 图像提取与存储 ：从捕获的视频中提取视频帧（图像集）并存储在宠物动物数据库中。
3. 图像预处理 ：使用图像处理技术对视频帧进行预处理，去除噪声并提高图像质量。
4. 区域分割 ：使用分割技术通过分割图像找到感兴趣区域（ROI）。
5. 特征提取与模板生成 ：提取特征集以生成生物面部模板并存储在数据库中。
- 测试阶段 ：通过将查询面部模板与训练模型中存储的面部生物模板进行相似度匹配，对宠物动物的查询面部图像进行分类。

该系统还可用于宠物的健康监测：
1. 与物联网（IoT）技术、可穿戴设备和智能传感器设备集成，分析狗或猫的行为变化。
2. 识别宠物随着年龄增长出现的问题。
3. 根据实际医疗信息，通过智能设备了解如何照顾宠物动物。系统还支持在线监控，可在中央和本地控制室的系统监视器、视频墙或大型系统监视器上显示宠物动物的视频图像。

该系统使用整体和基于纹理特征的描述符技术提取宠物动物的面部生物特征，并采用单样本相似度和距离度量学习方法对提取的面部特征进行匹配和分类，识别率达96.87%。

4. 基于动物生物识别的马匹识别系统

对于赛马训练师来说，马匹识别是一项重要任务，在马匹参加骑行比赛前，需要识别和验证每匹马。传统的分类方法多为侵入性的，如耳部纹身和冷冻烙印标记方案，可能会威胁马匹的健康。

目前有多种基于生物特征的马匹识别方法：
- 基于虹膜生物特征的识别 ：Suzaki等人提出了一种基于马虹膜生物特征模式的识别系统。由于马匹在识别过程中不配合，难以保持静止，导致虹膜图像采集时容易出现位置错误和失焦，图像质量较差，且虹膜图像模式不清晰。为解决这些问题，他们利用图像采集时照明源的反射选择合适的图像，提出了适合马眼结构的区域提取方法、稳定的瞳孔变化坐标模型，并使用虹膜模式中的正交皱纹进行识别。该方法在100组马虹膜图像数据集上进行了实验。
- 基于面部生物特征的识别 ：Jarraya等人提出了一种基于面部生物特征的动物生物识别系统，使用Gabor特征技术和LBP纹理特征描述符技术提取马的面部特征，并采用欧几里得和数学余弦距离相似度匹配技术对马进行分类。该方法在马脸图像数据库“THoFDRL” 2015数据库上进行了实验，识别率达95.74%。

此外，Jain等人还为狐猴物种的面部识别提出了一种动物生物识别系统，他们修改了基于人类面部识别的系统，构建了LemurFaceID识别系统。该系统的主要目标是为濒危物种或个体动物的长期研究提供帮助，并识别动物种群中的个体狐猴，对濒危狐猴物种的保护和管理具有重要意义。

以下是当前基于面部生物特征识别动物的一些先进方法：
| 参考文献 | 特征提取与分类方法 | 面部图像数据库/受试者数量 | 识别准确率 |
| — | — | — | — |
| [22] | 图像归一化 + PCA + ICA + 余弦距离 | 50只绵羊（受试者） | 96% |
| [23] | RASL + WLBP + 卡方距离 | 30头牛（受试者） | 95.30% |
| [24] | 高斯平滑 + LBP | 400张宠物动物（狗）面部图像 | 94.86% |
| [25] | 关联神经记忆算法 | 12头黑牛 | 100%（转换后） |
| [26] | 不同高斯金字塔级别的加速稳健特征（SURF）和局部二值模式（LBPs） | 300张牛脸图像数据库 | 92.5% |
| [27] | 带自动编码器、Gabor滤波器、SVM的深度神经网络 | 突尼斯马ReGIMLab数据库（THoDBRL’2015） | 未报告 |
| [28] | 简化归一化Gabor局部二值模式（RNGLBP）、Gabor和局部二值模式（LBP）纹理描述符、主成分分析（PCA） | 日本女性面部表情（JAFFE）、马脸图像数据库（THoDBRL’2015） | 未报告 |
| [18, 29] | 计算机视觉和图像处理技术 | 80只红腹狐猴的462张面部图像、其他狐猴物种的190张面部图像 | 98.70% |

下面是宠物动物识别系统的主要流程 mermaid 图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(训练阶段):::process --> B(视频捕获):::process
    B --> C(图像提取与存储):::process
    C --> D(图像预处理):::process
    D --> E(区域分割):::process
    E --> F(特征提取与模板生成):::process
    G(测试阶段):::process --> H(查询面部图像):::process
    H --> I(相似度匹配):::process
    I --> J(识别结果):::process
    F -.-> I

综上所述，动物生物识别领域发展迅速，不同的识别系统和方法在各个动物识别场景中发挥着重要作用，为动物的管理、保护和研究提供了有力支持。未来，随着技术的不断进步，动物生物识别有望在更多领域得到应用，并取得更好的效果。

动物生物识别方法：最新趋势与挑战

5. 动物生物识别数据库

为了支持动物生物识别研究和系统开发，有许多共享工具、模型和公开可用的数据库可供使用。这些数据库包含了不同物种或个体动物的生物特征图像和相关信息，为动物识别和分类提供了重要的数据基础。

这些数据库的存在使得研究人员能够在相同的数据基础上进行算法和系统的比较和评估，促进了动物生物识别领域的发展和标准化。

6. 视觉动物生物识别的主要问题和挑战

尽管动物生物识别取得了显著进展，但仍面临一些主要问题和挑战：
1. 数据获取困难 ：获取高质量的动物生物特征数据往往具有挑战性。动物的行为难以预测，可能不配合数据采集过程，导致图像质量不佳，如模糊、失焦等问题。此外，不同环境条件（如光照、天气等）也会影响数据的获取和质量。
2. 特征提取和匹配的复杂性 ：动物的生物特征具有多样性和复杂性，不同物种甚至同一物种的个体之间的特征差异可能很大。因此，开发有效的特征提取和匹配算法是一个关键挑战，需要考虑到特征的稳定性、独特性和鲁棒性。
3. 缺乏标准化 ：目前动物生物识别领域缺乏统一的标准和规范。不同的研究和应用可能采用不同的方法和技术，导致数据的可转移性和兼容性较差。这限制了研究成果的共享和推广，也增加了系统开发和维护的成本。
4. 计算资源需求高 ：一些先进的动物生物识别算法，如深度学习方法，需要大量的计算资源和时间进行训练和推理。这对于资源有限的研究机构和实际应用场景来说是一个挑战。
5. 隐私和伦理问题 ：在动物生物识别过程中，涉及到动物的隐私和伦理问题。例如，某些识别方法可能会对动物造成伤害或干扰，需要在技术应用中充分考虑动物的福利。

7. 未来发展方向

为了应对上述挑战，推动动物生物识别领域的进一步发展，以下是一些未来的发展方向：
1. 多模态融合 ：结合多种生物特征（如面部、虹膜、声音等）和传感器数据（如摄像头、麦克风、加速度计等），实现多模态的动物生物识别。多模态融合可以提高识别的准确性和鲁棒性，减少单一特征的局限性。
2. 深度学习和人工智能的应用 ：继续探索深度学习和人工智能技术在动物生物识别中的应用，开发更强大、更智能的识别算法和系统。例如，利用深度神经网络自动学习动物的特征表示，提高识别性能。
3. 标准化和规范化 ：推动动物生物识别领域的标准化和规范化工作，制定统一的标准和规范，促进数据的共享和交流。这将有助于提高研究成果的可重复性和可比性，降低系统开发和维护的成本。
4. 智能传感器网络的集成 ：将动物生物识别系统与智能传感器网络相结合，实现对动物的实时监测和跟踪。智能传感器网络可以提供更多的环境信息和动物行为数据，为动物生物识别提供更丰富的上下文信息。
5. 动物福利和伦理考虑 ：在技术发展的同时，充分考虑动物的福利和伦理问题。开发更加温和、非侵入性的数据采集方法，确保动物在识别过程中不受伤害或干扰。

下面是动物生物识别未来发展方向的 mermaid 图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(多模态融合):::process --> B(提高识别准确性):::process
    C(深度学习和人工智能应用):::process --> B
    D(标准化和规范化):::process --> E(促进数据共享):::process
    F(智能传感器网络集成):::process --> G(实时监测和跟踪):::process
    H(动物福利和伦理考虑):::process --> I(温和非侵入性方法):::process
    B --> J(动物生物识别发展):::process
    E --> J
    G --> J
    I --> J

综上所述，动物生物识别领域具有广阔的发展前景，但也面临着诸多挑战。通过不断的技术创新、标准化工作和伦理考虑，我们有望克服这些挑战，实现动物生物识别技术的更广泛应用，为动物的管理、保护和研究提供更有效的支持。