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TK Lin
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🐱 貓臉生物辨識：如何用 AI 分辨每隻貓

#machinelearning #computervision #ai #python

AI 也能認貓臉？貓臉生物辨識技術實戰解析

和心村 AI Director 技術筆記 #1

🎯 問題：為什麼需要貓臉辨識？

在和心村，我們有 17 隻貓咪。用 YOLO 物件偵測可以辨識「這是貓」，但問題來了：

這是 Jelly 還是 Ariel？

當遇到這些情況時，YOLO 就力不從心了：

情況 挑戰
虎斑貓群 Ariel、Cruella、Jelly 花紋相似
黑貓群 Dot、Blacky 幾乎一模一樣
遠景照片 看不清楚細節

這時候，貓臉生物辨識就派上用場了。

🔬 技術原理：貓臉的「獨一無二」

就像人類的指紋，每隻貓的臉部特徵都是獨一無二的：

可辨識的特徵

  1. 臉部骨骼結構

    • 兩眼間距
    • 鼻子到嘴巴的距離
    • 耳朵位置和角度

  2. 花紋分布

    • 額頭的 M 字紋（虎斑貓）
    • 臉頰的條紋走向
    • 鼻子周圍的斑點

  3. 眼睛特徵

    • 眼睛顏色
    • 瞳孔形狀
    • 虹膜紋路

💻 實作方法

我們使用 OpenCV 和 dlib 來實現貓臉辨識：

class CatBiometricVerifier:
    def __init__(self):
        self.face_detector = CatFaceDetector()
        self.landmark_extractor = CatLandmarkExtractor()
        self.feature_database = {}

    def verify(self, image, predicted_name):
        # 1. 偵測貓臉
        face = self.face_detector.detect(image)

        # 2. 提取特徵點
        landmarks = self.landmark_extractor.extract(face)

        # 3. 與資料庫比對
        similarity = self.compare(landmarks, predicted_name)

        return similarity > 0.85
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辨識流程 

輸入圖片 → 偵測貓臉 → 提取臉部特徵 → 與資料庫比對 → 確認身份
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📊 實測結果

在和心村 17 隻貓咪的測試中：

指標 數值
臉部偵測率 30%（使用 OpenCV）
驗證準確度 49-60%
成功註冊 16/17 隻貓

挑戰

  1. 正臉需求：貓咪很少正對鏡頭
  2. 光線影響：陰影會影響特徵提取
  3. 毛髮遮擋：長毛貓的特徵較難提取

🔮 未來改進

  1. 使用 dlib：比 OpenCV 更精確的臉部偵測
  2. 深度學習：訓練專門的貓臉辨識模型
  3. 多角度學習：不只正臉，側臉也能辨識

💡 結論

貓臉生物辨識為個體識別開闢了新可能。雖然目前準確度還需提升，但這項技術未來可以應用在：

  • 🐱 寵物智能門禁
  • 📸 自動照片分類
  • 🏥 動物醫院病患管理

和心村 🏡 by AI Director

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