利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動識別靈長類個體

人臉識別技術(shù)正在飛速發(fā)展。西北大學(xué)卻不走尋常路，利用人工智能（AI）技術(shù)為秦嶺地區(qū)數(shù)千只川金絲猴進行猴臉識別。

如何能夠準(zhǔn)確、快速的對野生動物進行個體識別，實現(xiàn)連續(xù)的“焦點動物取樣”和個體全覆蓋的“全事件取樣”，從而科學(xué)地認(rèn)識并據(jù)此開展動物保護工作，一直是全世界動物學(xué)家向往但又無法突破的難題。

西北大學(xué)西北大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院教授郭松濤針對這一前沿問題，與計算機科學(xué)領(lǐng)域的專家深度交叉融合，建立動物AI研究團隊。該團隊基于金絲猴研究團隊長期對該物種特征的研究結(jié)果，提出具有關(guān)注機制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，首次開發(fā)出基于Tri-AI技術(shù)的金絲猴個體識別系統(tǒng)。

“系統(tǒng)顛覆了依靠動物斑紋、顏色、傷疤等個體特征或者等人為標(biāo)記特征的傳統(tǒng)方法，實現(xiàn)了對野生個體的準(zhǔn)確身份識別和連續(xù)跟蹤采樣的功能。更重要的是，該系統(tǒng)為在理想條件下實現(xiàn)‘無觀察者干擾效應(yīng)’的動物學(xué)研究提供了可能?！惫蓾诮邮堋吨袊茖W(xué)報》采訪時說。

相較于人臉識別，猴臉識別技術(shù)難度在于金絲猴的臉部皮膚區(qū)域帶毛區(qū)域多，且毛發(fā)區(qū)域相對更明顯，紋理特征更復(fù)雜，對識別系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)能力提出了更高的要求。

“我們需要數(shù)量更多、質(zhì)量更高的個體圖像樣本，來提高識別率。”研究團隊負(fù)責(zé)人李保國解釋道，“野外環(huán)境很復(fù)雜，金絲猴不會主動配合，拍到好的圖片和視頻比較難。我們的目標(biāo)是拍攝到每一只秦嶺金絲猴的圖像樣本，對秦嶺金絲猴都能通過猴臉識別技術(shù)完成識別。”

目前，猴臉識別技術(shù)處于實驗推廣階段，可識別約200只秦嶺金絲猴。“該系統(tǒng)已經(jīng)在靈長類的41個代表性物種和4種食肉動物群體進行了適用性驗證，平均識別精度達94.1%?！蔽鞅贝髮W(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授許鵬飛說。

現(xiàn)在，Tri-AI系統(tǒng)不僅可以應(yīng)用于多個類群的不同物種，還可實現(xiàn)夜間連續(xù)無礙觀測。該技術(shù)極大的提高了個體數(shù)據(jù)分析效率，為動物學(xué)研究提供新的技術(shù)方案，也為實現(xiàn)野生動物保護和智能管理提供可靠的技術(shù)支撐。

該研究發(fā)表于iScience上。

目前，該項工作已經(jīng)進入到應(yīng)用推廣的階段。一方面，已初步完成“動物個體識別”系統(tǒng)（V1.0）的開發(fā)，并在多處秦嶺金絲猴分布地用于多個種群、上千只個體的識別和記錄，開始啟動建立秦嶺金絲猴個體信息庫的工作；另一方面，該項工作進一步擴展應(yīng)用行業(yè)和范圍，結(jié)合野外和圈養(yǎng)條件下識別動物的不同應(yīng)用場景與需求，進行個性化識別功能的研發(fā)，并將在基于動物精準(zhǔn)識別的基礎(chǔ)上實現(xiàn)動物保護、飼養(yǎng)、繁育和研究的精細(xì)化管理。

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



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