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上图是小猪佩奇，我知道大家都知道。
这是猪猪侠，可能有一部分人也知道。
那这一窝小猪呢，分散后大家还能区别出谁是谁吗？
由于猪是多胎生动物，因此长相十分相似。而上图还是干净的小猪，眼尖的勉强尚还能区分出他们。在实际生活场景中，猪受生活环境、彼此打斗等影响，会把脸弄脏，极难识别。要实现个体化管理，首先得把它们辨认出来。
因此今年3月，中山大学教授陈瑶生发布了“猪脸识别”技术，旨在攻破这一生物活体识别技术。之前智能相对论曾定义“兽工智能”，即和动物相关而衍生的人工智能。而“猪脸识别”这一技术的发展，无疑是“兽工智能”相关领域的大突破，会给畜牧业带来巨大的利好。
愿景很美好，成长的烦恼也不少
“猪脸识别”这一技术乍听上去很喜感，事实上早就不是新鲜事了，去年京东金融全球数据探索者大赛中就有这么一道题。陈教授表示，有了猪脸识别技术，操作者只需要举起手机，对着某头猪扫一扫，就能得到猪的编号、猪的父母、品系等信息，甚至可以通过对猪体态和动作的识别来判断猪的健康情况。
但和所有的技术一样，“猪脸识别”这一“兽工智能”技术的发展过程中，也有一些成长的烦恼。
缺少不同品种的猪在生长中体型面部变化的数据
猪的生长周期在110天到120天左右，与牛270天左右的生长周期相比，猪生长过程中的外貌变化可以用翻天覆地来形容，这就是“猪脸识别”比“牛脸”、“羊脸”识别难度更高的原因。
下图是猪小花“毁容”式的一生。出生就是巅峰，从此一直走下坡路，面部及体型的变化相当之大。如果我们要追踪猪小花的猪生，需要在每个阶段都进行面部信息采集，工作量可想而知。
更可怕的是这是一个翻开显示“答案：略”的问题。即没有现成的数据比对，我们几乎不能确定猪生长到哪一阶段面部特征或形体会有显著的变化。如此一来何时进行数据采集就变得更加没有依据。
而即便猪又听话脸还干净也常常正脸面对摄像头（这几乎是不可能的），智能自动采集后庞大的数据如何存储，如何分析和调用，依然是需要探究的问题。
