科學(xué)家基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行猴臉識(shí)別圖
人臉識(shí)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)對秦嶺地區(qū)數(shù)千只川金絲猴進(jìn)行猴臉識(shí)別。如何能夠準(zhǔn)確、快速地對野生動(dòng)物進(jìn)行個(gè)體識(shí)別，實(shí)現(xiàn)連續(xù)的“焦點(diǎn)動(dòng)物取樣”和個(gè)體全覆蓋的“全事件取樣”，從而科學(xué)地認(rèn)識(shí)并據(jù)此開展動(dòng)物保護(hù)工作，一直是全世界動(dòng)物學(xué)家向往但又無法突破的難題。
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(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專家深度交叉融合，建立動(dòng)物AI研究團(tuán)隊(duì)。該團(tuán)隊(duì)基于金絲猴研究團(tuán)隊(duì)長期對該物種特征的研究結(jié)果，提出具有關(guān)注機(jī)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(gè)體識(shí)別系統(tǒng)。
“系統(tǒng)顛覆了依靠動(dòng)物斑紋、顏色、傷疤等個(gè)體特征或人為標(biāo)記特征的傳統(tǒng)方法，實(shí)現(xiàn)了對野生個(gè)體的準(zhǔn)確身份識(shí)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(shí)現(xiàn)‘無觀察者干擾效應(yīng)’的動(dòng)物學(xué)研究提供了可能。”郭松濤在接受《中國科學(xué)報(bào)》采訪時(shí)說。
相較于人臉識(shí)別，猴臉識(shí)別技術(shù)難度在于金絲猴的臉部皮膚帶毛區(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(shí)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(gè)體圖像樣本，來提高識(shí)別率。”研究團(tuán)隊(duì)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(huì)主動(dòng)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，通過猴臉識(shí)別技術(shù)完成對秦嶺金絲猴的識(shí)別。”
目前，猴臉識(shí)別技術(shù)處于實(shí)驗(yàn)推廣階段，可識(shí)別約200只秦嶺金絲猴。“該系統(tǒng)已經(jīng)對靈長類的41個(gè)代表性物種和4種食肉動(dòng)物群體進(jìn)行了適用性驗(yàn)證，平均識(shí)別精度達(dá)94.1%。”西北大學(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(gè)類群的不同物種，還可實(shí)現(xiàn)夜間連續(xù)無礙觀測。該技術(shù)極大地提高了個(gè)體數(shù)據(jù)分析效率，為動(dòng)物學(xué)研究提供新的技術(shù)方案，也為實(shí)現(xiàn)野生動(dòng)物保護(hù)和智能管理提供可靠的技術(shù)支撐。
目前，該項(xiàng)工作已經(jīng)進(jìn)入到應(yīng)用推廣階段。一方面，已初步完成“動(dòng)物個(gè)體識(shí)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(gè)種群、上千只個(gè)體的識(shí)別和記錄，開始啟動(dòng)建立秦嶺金絲猴個(gè)體信息庫的工作；另一方面，該項(xiàng)工作進(jìn)一步擴(kuò)展應(yīng)用行業(yè)和范圍，結(jié)合野外和圈養(yǎng)條件下識(shí)別動(dòng)物的不同應(yīng)用場景與需求，進(jìn)行個(gè)性化識(shí)別功能的研發(fā)，并在動(dòng)物精準(zhǔn)識(shí)別的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)動(dòng)物保護(hù)、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
（原標(biāo)題 人工智能“看透”猴子臉）
