利用深度學習(xi) 技術自動識別靈長類個(ge) 體(ti)

人臉識別技術正在飛速發展。西北大學卻不走尋常路，利用人工智能（AI）技術為(wei) 秦嶺地區數千隻川金絲(si) 猴進行猴臉識別。

如何能夠準確、快速的對野生動物進行個(ge) 體(ti) 識別，實現連續的“焦點動物取樣”和個(ge) 體(ti) 全覆蓋的“全事件取樣”，從(cong) 而科學地認識並據此開展動物保護工作，一直是全世界動物學家向往但又無法突破的難題。

西北大學西北大學生命科學學院教授郭鬆濤針對這一前沿問題，與(yu) 計算機科學領域的專(zhuan) 家深度交叉融合，建立動物AI研究團隊。該團隊基於(yu) 金絲(si) 猴研究團隊長期對該物種特征的研究結果，提出具有關(guan) 注機製的深度神經網絡模型，首次開發出基於(yu) Tri-AI技術的金絲(si) 猴個(ge) 體(ti) 識別係統。

“係統顛覆了依靠動物斑紋、顏色、傷(shang) 疤等個(ge) 體(ti) 特征或者等人為(wei) 標記特征的傳(chuan) 統方法，實現了對野生個(ge) 體(ti) 的準確身份識別和連續跟蹤采樣的功能。更重要的是，該係統為(wei) 在理想條件下實現‘無觀察者幹擾效應’的動物學研究提供了可能。”郭鬆濤在接受《中國科學報》采訪時說。

相較於(yu) 人臉識別，猴臉識別技術難度在於(yu) 金絲(si) 猴的臉部皮膚區域帶毛區域多，且毛發區域相對更明顯，紋理特征更複雜，對識別係統的深度學習(xi) 能力提出了更高的要求。

“我們(men) 需要數量更多、質量更高的個(ge) 體(ti) 圖像樣本，來提高識別率。”研究團隊負責人李保國解釋道，“野外環境很複雜，金絲(si) 猴不會(hui) 主動配合，拍到好的圖片和視頻比較難。我們(men) 的目標是拍攝到每一隻秦嶺金絲(si) 猴的圖像樣本，對秦嶺金絲(si) 猴都能通過猴臉識別技術完成識別。”

目前，猴臉識別技術處於(yu) 實驗推廣階段，可識別約200隻秦嶺金絲(si) 猴。“該係統已經在靈長類的41個(ge) 代表性物種和4種食肉動物群體(ti) 進行了適用性驗證，平均識別精度達94.1%。”西北大學信息科學與(yu) 技術學院副教授許鵬飛說。

現在，Tri-AI係統不僅(jin) 可以應用於(yu) 多個(ge) 類群的不同物種，還可實現夜間連續無礙觀測。該技術極大的提高了個(ge) 體(ti) 數據分析效率，為(wei) 動物學研究提供新的技術方案，也為(wei) 實現野生動物保護和智能管理提供可靠的技術支撐。

該研究發表於(yu) iScience上。

目前，該項工作已經進入到應用推廣的階段。一方麵，已初步完成“動物個(ge) 體(ti) 識別”係統（V1.0）的開發，並在多處秦嶺金絲(si) 猴分布地用於(yu) 多個(ge) 種群、上千隻個(ge) 體(ti) 的識別和記錄，開始啟動建立秦嶺金絲(si) 猴個(ge) 體(ti) 信息庫的工作；另一方麵，該項工作進一步擴展應用行業(ye) 和範圍，結合野外和圈養(yang) 條件下識別動物的不同應用場景與(yu) 需求，進行個(ge) 性化識別功能的研發，並將在基於(yu) 動物精準識別的基礎上實現動物保護、飼養(yang) 、繁育和研究的精細化管理。

相關(guan) 論文信息：https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.101412



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