猫主子也能体验的“喵脸识别”，背后竟有这么多秘密！

　　随着人工智能技术的不断发展，诸如刷脸解锁、刷脸付款等AI应用已经成为日常生活中十分常见的场景。那你知道AI技术已经运用到宠物识别方面了吗?

　　据《2019年中国宠物行业白皮书》显示，仅2019年我国城镇宠物猫犬只数为9915万只，带动起千亿级市场的宠物经济。而伴随着人工智能(AI)的科技风潮，关乎宠物衣食住行的智能化周边应用，正在迅猛发展。

　　有了这张“身份证”，有关宠物的基本信息、行为状态、消费数据、诊疗记录等信息都可以进行绑定，由此拓展宠物比赛、宠物培训、宠物保险、宠物用具、宠物社交等业务场景的需求分析与挖掘。

　　例如，宠物一旦走失，任何人都可以通过手机拍摄的宠物相片，传至系统进行特征比对，判断是否是走失的宠物，第一时间帮助宠物找回主人，或帮助主人精准确认宠物的归属权，避免不必要的争议。

　　又如，在宠物保险的业务中，识别确认宠物身份一直是风控难题之一，而AI宠物识别技术则可程度兼顾身份识别及线上化推广的双重需要，推动宠物保险的快速普及。

　　那么，人工智能技术是如何识别出宠物的身份呢?

　　事实上，宠物识别和人脸识别一样，都数据计算机视觉的一种，还包括行人检测、轨迹跟踪、动作识别等等细分场景，广泛应用在智能驾驶、智能安防、智慧城市、智慧金融等多个领域，是人工智能最受关注的落地方向之一。

　　如何实现精准识别，离不开人工智能三要素——数据、算法、算力的共同作用，这三者相辅相成、相互制约，其中数据是核心生产资料，只要有了大量优质的数据，再加上算法实现高效的机器运算、算力的推动，AI才能实现精准识别。

　　以宠物识别技术为例，首先需要“定义问题”，要考虑清楚其识别的对象，即识别哪种动物、是猫或者狗，应用场景(室内、室外等)，以及识别的效率、数据精准度等等内容;之后的“策略方法”则需要考虑如何采集标注相关的数据，从而应用于模型训练。之后经过模型的验证和微调，直到最后的模型部署。

　　从上述的过程我们知道，丰富的数据是算法模型的保障和基石，数据质量的高低直接决定最终模型效果的好坏，换句话说，数据对于模型性能的贡献是的，数据越丰富、种类越多、模型效果越好，算法的泛化性和鲁棒性就越强。

　　由于计算机视觉技术商业化落地进程的加快，算法对训练数据提出了更高标准，数据要更加贴合多样的使用场景、更加注重数据精准度、更加要求专业技能知识，同时还要保证其隐私安全性等。那么如何提升数据标注质量与效率?

　　云测数据作为国内数据采集和标注领域头部的服务商,在创立之初恰逢自动驾驶、智能安防等AI趋势兴起,各大企业需要大量的计算机视觉类型数据以打磨自己的算法和AI能力，由此计算机视觉领域也成为云测数据至今深耕最久、经验最丰富的领域之一。

　　可以说，视觉类型的数据处理能力，是云测数据最为成熟的能力之一。云测数据全方位支持图片、视频、文本、点云等类型的数据采集标注，具备工具丰富、灵活，可根据企业需求定制等优势。并通过成熟的数据管理、质检等确保数据标注的精准度，契合企业对视觉类型数据的需求，可帮助企业高效高质安全的获取相关训练数据。

　　目前，云测数据深度合作伙伴覆盖了汽车、手机、工业、家居、金融、安防、教育、新零售、地产、生态系统等行业。其中包含众多世界500强企业、高校科研机构、政府机构，头部AI企业和大型互联网企业覆盖率超90% ，涵盖了计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域。

　　人工智能带来的技术革新不仅限于人脸识别、宠物识别的应用，对于计算机视觉的探索也正在扩展更多的应用场景。人工智能的快速发展，正快速扩展着智能的边界，更多的应用场景正在被创造。而在这背后，场景化的数据承担着AI应用体验感是否过关的责任。

　　人工智能对数据提出的更高需求，展现了在人工智能产业化落地进程中，数据发挥的重要作用。丰富的场景数据是算法研究的保障和基石，训练数据质量的高低直接决定最终模型效果的好坏。现阶段，优质的训练数据之于计算机视觉，就在于可以程度上提升计算机视觉产业落地的效率和稳定性，为相关企业起到“护城河”作用，从而助力计算机视觉产业的蓬勃发展。