科学家基于深度神经网络模型进行猴脸识别
2021-10-02
中国科学探险 2021年4期

人脸识别技术正在飞速发展。西北大学却不走寻常路,利用人工智能(AI)技术为秦岭地区数千只川金丝猴进行猴脸识别。
如何能够准确、快速地对野生动物进行个体识别,实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”,从而科学地认识并据此开展动物保护工作,一直是全世界动物学家向往但又无法突破的难题。
西北大学生命科学学院教授郭松涛针对这一前沿问題,与计算机科学领域的专家深度交叉融合,建立动物AI研究团队。该团队基于金丝猴研究团队长期对该物种特征的研究结果,提出具有关注机制的深度神经网络模型,首次开发出基于Tri-AI技术的金丝猴个体识别系统。
“系统颠覆了依靠动物斑纹、颜色、伤疤等个体特征或者人为标记特征的传统方法,实现了对野生个体的准确身份识别和连续跟踪采样的功能。更重要的是,该系统为在理想条件下实现‘无观察者干扰效应的动物学研究提供了可能。”郭松涛说。
相较于人脸识别,猴脸识别技术难度在于金丝猴的脸部皮肤区域带毛区域多,且毛发区域相对更明显,纹理特征更复杂,对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求。
“我们需要数量更多、质量更高的个体图像样本,来提高识别率。”研究团队负责人李保国解释道,“野外环境很复杂,金丝猴不会主动配合,拍到好的图片和视频比较难。我们的目标是拍摄到每一只秦岭金丝猴的图像样本,对秦岭金丝猴都能通过猴脸识别技术完成识别。……
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