Computer vision 用于检测和分类动物面部的可行计算机视觉技术

在一张图像中检测和分类动物的脸是一项挑战性的任务。动物的脸孔变化很大，所以我认为很多通常用于人脸检测的途径是不可行的。因此：

鉴于动物面部的巨大差异，是否有任何通用方法可用于在图像中检测/定位它们，然后进行分类

编辑：更具体地说，任何动物的正面照片。我收集了一些技术/方法需要分类的照片：

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我可以看出，在要分类的数据中存在如此大的差异是有缺点的，但这肯定是某些技术的优势吗？

注意，捕食者需要双目视觉，因此他们的眼睛位于包括人类在内的前方。猎物的眼睛在两侧，以便更大的视野和早期发现捕食者。我会把注意力集中在捕食者身上，并试图寻找一些同类物种的眼睛。处理各种各样的动物，从鲸鱼到昆虫，听起来有点过于乐观了

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说到人脸检测-它不仅是人脸检测，而且还丢弃了非人脸，在你的情况下，你没有说一句话，甚至可能没有想过。因为你想把脸和背景分开，你不能只专注于正面的例子，除非它们与背景非常不同，而当动物非常异质时，情况就不是这样了。因此，在一般情况下，分割一张动物脸将是一项艰巨的任务。

老实说，这听起来像是一系列博士论文的主题，如果还没有。所有的动物，还是特定的群体？你想检测半正面头部的存在，而不一定是面部，还是识别特定的斑马？这是否也适用于鱼类、昆虫、蜗牛和海星？动物有很多种，大多数不是哺乳动物，甚至不是脊椎动物。请尽量使我们的问题更具体。@AdiShavit我正在寻找一种解决方案，它有可能对任何物种、昆虫和鲸鱼的正面照片进行分类。我并不期望在每一个物种上都使用它，如果它能在我添加到问题中的照片中对动物进行分类，我会非常高兴。有什么想法吗？@Emmet是的，我知道你的意思。我发现有相当多的论文集中在特定的物种上，或者在视频中跟踪动物，还有一些稍微更一般的。我真的只是希望在静止图像中得到一个基本的概念证明类型的东西，用于一般的动物面部分类。在90年代初，我看了一部纪录片，其中一个AI在当时强大的“工作站”上运行了几分钟，以决定一个图像是“猪”还是“不是猪”。然后，一位研究人员从一张桌子上拿起一个玩具，桌上摆满了大约100个形状和大小各异的猪形玩具，并把它展示给一个3岁的女孩，问她“这是什么？”。“这是一只小猪，”她说，“它们都是小猪。”。她只是瞥了一眼桌子，知道他们都是猪。奇怪的是，在视觉识别任务方面，即使是最强大的超级计算机也无法与小孩子竞争。谢谢你的想法，弗拉德。忽略非人脸在问题中得到了解决：是否有任何通用方法可用于在图像中检测/定位非人脸，然后进行分类？我认为你把注意力集中在具有双目视觉的动物身上是对的。欢呼在你的病例检测和分割中可能需要联合进行。是的，这听起来很有趣——你能对此进行一点扩展吗？我正在尝试一种我可以采用的通用方法，因为这项任务非常困难，可能需要将自上而下的识别与自底向上的分段相结合，如中所示