所谓的"狗脸辨识"，这东西做不做的出来，其实是可以的，问题在成本和辨识度。
所谓的生物辨识技术，不只是图像辨识而已，不要把它和车牌辨识这种东西当一样的。
车牌辨识，靠的是外轮廓，做变形角度分析，还原后再做图像文字辨认。
粗浅一点的解释就是大概就是看到你牌面有个尖尖的，就很大机率是Ace
结果可能只是你放了根牙签这样
生物辨识系统，最精简的当然也是图像辨识，这种东西辨识度本身其实不算太高。
精确的生物辨识，大多除了图像，还包括了影像深度，影像温度等其他资讯
做法大概就是，建立一个辨识模型，根据模型去收集特征点，将特征资讯收入数据库
然后在扫瞄辨识的时候，一样收集特征点，与数据库内容比对，相似度大于几%就是相同
至于辨识模型怎么建，现在大多都采用深度学习的方式，将大量资料丢给机器做学习
例如 你有 X Y Z 三组变量 要找出三者关系
训练个100轮 可能找出 X + 0.9Y = Z 有50%准确
训练个1000轮 找出 ((X^2)*0.9)^0.5 + 0.9*(((Y-0.1)^2+0.05)^0.5) = Z 有80%准确
所以丢进去做辨识的特征点 可能几百个也可能几千几万个 然后多少%吻合就为真
拿人脸来说，毛发的部分可能占据较少特征点，轮廓线比例可能占据较多特征点之类
反正就是，把特征点的资讯扫描，丢入模型中计算，取得值与纪录值多少相似为真
说到这边，是不是有人觉得，阿现在科技应该可以做到，没问题的
恩，广义上来说，的确没问题，顶多就是偶尔的辨认失败
但是，这政策是想解决什么问题? 流浪猫狗的产生，还是宠物走失的寻找?
这边做一下辨识系统和芯片系统的比较
辨识系统需要储存大量特征点资讯，资料庞大
芯片系统，一个芯片编号只对应一组资料，资料少
辨识系统需要定时更新特征值，因生物特征有可能因时间生长而改变
芯片系统，一个芯片编号只对应一组资料，不重复，免更新，无外力破坏几乎到死有效
辨识系统需要大量训练资料建立模型，训练资料取得不易
芯片系统，一个芯片编号只对应一组资料，免训练
辨识系统存在误判可能，难以达到100%准确辨认
芯片系统，一个芯片编号只对应一组资料，扫出的编号理论上不会出错，接近100%辨认
辨识系统需要经费研发，研发耗时与成本未知
芯片系统，现行存在，直接可用
如果你说这是做科学研究，学术研究，产品开发，我会说很好很有想像力，可以尝试
你说这是要拿来当政策推行，我只能说，你他妈钱太多想找地方花是吧？
再说了，养宠物的都不愿意去花钱植入芯片了，你还妄想会花钱做辨识资料建档？
还是要辨识资料建档维护全民出钱？
再说了，上面提到过，辨识资料是需要定时更新才能确保准确度的
连带去植入芯片一次都不愿意的饲主，你还期望它定时前往更新辨识资料？
有人说辨识度不到100%不是问题
我们都知道，现在人脸辨识或指纹辨识之类，辨识不过都是可能的
机器辨识失败，靠的就是其他人工验证方式
做了狗脸辨识系统，辨识失败认不出来，你是要靠其他验证方式，还是当做流浪狗？
如果靠其他辨识方式，想拿什么方式辅助？
或是说辨识出来了，主人否认，说是辨识系统误判，要信机器信人还是信狗？
最后说个笑话
有两台车，一台安装了70%机率，在打滑的时候帮你稳定车身的系统。
一台号称全自动驾驶，99.99999%能判断红绿灯，自行判断是否通过路口。
恩是不是100%的确不重要，重要的是这个不在100%的状况发生时，能否承担风险或补救
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