2025 年 Pet Hacks 比赛：猫科动物面部识别阻止食物过滤

快速阅读: 据《黑客日》称，乔·马蒂尼为挑食的猫咪莱拉设计了一款带猫脸识别功能的自动喂食器。他以MobileFaceNet模型为基础，加入5000张猫脸图片训练，克服了技术难题。尽管方法未必最简便，却充满创意乐趣。

猫咪并不尊重个人财产，这一点 **乔·马蒂尼** 在他的猫 **莱拉** 需要特殊处方饮食时深有体会。这只猫对这种食物并不感冒，而另一只猫 **福克斯** 的碗就放在旁边——大家都能猜到接下来会发生什么。为了确保 **莱拉** 能吃到兽医推荐的食物，**乔** 设计并制造了一个带有猫脸识别功能的自动喂食系统。硬件部分包括一个经过大量改装的喂食碗（带电动盖子，最初由运动检测控制），一台运行定制 **TensorFlow Lite** 模型的旧款安卓手机，以及用于连接两者的硬件设备。

关于喂食碗的具体细节尚未在 **乔** 的项目页面上详细说明，但猫脸识别的内容让人眼前一亮。原来，当 **乔** 开始这个项目时，市面上并没有现成的猫识别模型可用，但有人类面部识别模型。鉴于人类和猫都有面部特征，**乔** 决定以 **MobileFaceNet** 模型为起点，并加入 5000 张猫脸图像作为额外训练数据。不过，这种方法遇到了一个问题，因为无法直接训练 **TFLite** 模型（**MobileFaceNet** 本身就是一种）。于是 **乔** 利用 **Google Colab** 将其重新构建为 **Keras** 模型。只有在此之后，训练才得以开始，之后修改后的模型被转换为 **TFLite** 格式，以便在安卓手机上部署，作为他开发的应用程序的一部分。

没有人，包括 **乔** 自己，会认为这是最简便、最快捷或者最可靠的方法。毕竟，一只足够机智的猫可能在得到许可的猫吃完后混进来，利用安全机制不会对猫头关闭碗盖的漏洞。但这无疑让整个过程充满了创意与乐趣。听起来，**乔** 在这个过程中经历了一段充满乐趣的学习旅程，而它的最终成果不仅帮助猫咪坚持了正确的饮食，还带来了意外的收获。

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