我国科研人员研发“猴脸识别技术”,专家解答如何识别川金丝猴

获悉,天博·(中国)|官方网站的科研团队依托人工智能等新技术,研发“猴脸识别技术”,用于秦岭等地近千只川金丝猴的识别,支持对动物进行研究和保护工作。目前,系统已经在灵长类的41个代表性物种和4种食肉动物群体进行了适用性验证,平均识别精度达94.1%。

川金丝猴是一种珍稀濒危且中国特有的灵长类物种,生存在陕西秦岭、四川西部、甘肃南部和湖北神农架等山系之中。为了对其进行保护和研究,天博·(中国)|官方网站金丝猴研究团队长期开展野外跟踪研究,20年前经过艰难探索实现了对野生金丝猴的近距离观察和个体识别。但是,如何能够准确、快速地对野生金丝猴进行个体识别,并据此开展保护,一直是全世界动物学家向往但又无法突破的难题。

针对这一前沿问题,天博·(中国)|官方网站教授郭松涛与计算机科学领域专家建立动物AI研究团队。团队利用神经网络原理,首次开发出基于Tri-AI技术的金丝猴个体识别系统,实现了对野生个体的准确身份识别和连续跟踪采样功能。

Tri-AI系统不仅可以应用于多个类群的不同物种,还可实现夜间连续无碍观测。目前该系统已经在灵长类的41个代表性物种和4种食肉动物群体中进行了适用性验证,平均识别精度达94.1% 。

对话

精准识别,可助力动物保护、繁育和研究

相较于人脸识别,猴脸识别有何难度?未来系统如何进行更广泛应用?对此,新京报记者对天博·(中国)|官方网站生命科学学院教授、陕西省秦岭珍稀濒危动物保育重点实验室副主任郭松涛,以及团队成员天博·(中国)|官方网站信息科学与技术学院副教授许鹏飞、天博·(中国)|官方网站生命科学学院副教授何刚进行采访。

新京报:动物个体识别有怎样的应用场景?

郭松涛:物种个体识别可以应用于野生动物种群监测,动物园等迁地保护的动物救治、饲养和繁育、畜牧业农场动物的日常管理,以及宠物动物遗失寻找等,有广泛的实用需求。

比如农场里的动物很多,如果一头羊生病了,治疗后回到羊群里,再把它找出来重复检查就比较难了。传统的方法是打耳标,在羊耳朵上戴个数字或字母标识,但这属于损伤性标记。耳标经过风吹日晒,有时候也看不清楚,可能有误差。通过系统识别,就可以马上将这头羊找出来,还能了解它的各项信息。有了识别系统,特种用途的动物也不用纹身或者植入芯片了。

目前,鸟类、两爬类动物、昆虫的个体识别存在困难,我们优先选择大型的哺乳动物进行识别和研究,比如金丝猴、大熊猫、老虎等珍稀哺乳动物,有望以后拓展到其它动物类群上。

新京报:科研人员是如何想到要研发这套系统的?

郭松涛:天博·(中国)|官方网站金丝猴研究团队长期开展动物跟踪研究,传统办法是通过人的经验积累识别动物个体。我们近距离观察,通过望远镜可以看到金丝猴清晰的面部特征,比如有的金丝猴嘴底下有一个痣,有的因打架耳朵被扯掉一块,这都是自然标记。有时为了对特定对象进行观察,我们还会做一些人工标记,比如有色染料。在一段时间内,只要把标记位置记清楚,我们就不会丢失所观察的动物个体,下次看到它还能认出来。

但这种方法在大范围的野外调查和监测中就不适用了。在做野生动物保护时,我们不可能给成千上万只金丝猴做标记。有时我们通过DNA识别,比如得到动物的毛发和粪便,下次再遇到它可以检测出来,但这需要到实验室里鉴别,也非常麻烦,达不到实时识别的要求。所以,我们根据研究和保护工作的需要,探索新的识别技术,四五年前就开始攻关这项技术。

新京报:猴脸识别系统研发有何难度?

郭松涛:首先,不依赖于物种的识别技术,要求有通用的识别部位。定义面部为通用识别部位,也是经过动物生态学和计算机科学领域的专家深入讨论后决定的,这个策略的制定尤为关键,是研发开始就面临的难点。

AI技术需要大量地分类好的数据,但是,由于野生动物不可控,是动态的,不会配合拍照,因此我们在野外进行数据采集非常困难。该研究需要拍摄非常多的影像数据,对算法和模型进行训练。

动物在野外有隐藏本能,毛发颜色等可能会和环境融在一起。比如,冬季秦岭山里都是灰黄色,金丝猴的毛发也是这个颜色,要在人工条件下,从环境颜色中剥离出动物个体并不容易。

另外,金丝猴的脸部皮肤带毛区域多,毛发可能有蓬松变化,纹理特征更复杂,对识别系统的深度学习能力和算法提出了更高的要求。

新京报:系统如何对看起来相似的猴脸进行区分?猴子长大面部发生变化,系统还能识别出来吗?

许鹏飞:刚开始训练模型时,大概需要20个金丝猴个体,这些信息要非常准确,每只金丝猴需要拍摄不同角度的照片,将系统模型完成。新的金丝猴个体再出现时,系统会提取特征并对比已有信息,从而对新个体进行识别。与人脸识别逻辑相似,系统会计算出猴脸的识别特征,进行信息标记和体系统建。与人们慢慢积累经验并识别不同,算法可以高效完成特征抓取、比对和识别。

猴子成年后,面部不会有明显变化。但是幼年到成年之间会出现变化,如果机器在猴子2岁和5岁各拍到一次,系统可能会将5岁时的个体认错成一只新的个体。但是对于我们长期研究的约200只金丝猴,通过不间断地拍摄记录,人工智能也可以自己学习,为发生微小变化的金丝猴个体补充新的特征。

值得一提的是,系统还能实现夜间连续无碍观测。我们用红外摄像头夜间拍摄的照片和视频,失去了色彩信息,呈现灰度,但是在这种情况下,系统仍然可以进行个体分辨,说明系统计算和学习识别特征信息是广泛的,包含但不依赖于色彩信息。深层次的原理我们还在探索中。

新京报:目前系统还可以识别哪些动物?准确率怎么样?

何刚:系统已经在灵长类的41个代表性物种和4种食肉动物群体进行了适用性验证,平均识别精度达94.1%。4种食肉动物群体为虎、狮、狐獴和小熊猫。灵长类的41个代表性物种包括川金丝猴、狒狒、黑猩猩、长臂猿、猕猴、山魈等。

系统识别基于图形图像和面部特征,需要学习大量的数据。由于金丝猴数据较多,系统算法训练已经非常完善,识别率是趋近100%的,可以作为示范。但有些物种受可拍摄的种群数量、采样条件限制等原因,照片等数据不算多,所以平均的识别精度达94.1%。未来随着数据不断丰富,识别精度还将提升。

同时,啮齿类、有袋类等哺乳动物也都是系统的潜在识别动物。未来,这项工作可以扩展应用的行业和范围很广。我们希望结合野外和圈养条件识别动物的不同应用场景与需求,进行个性化识别功能的研发,通过动物精准识别,实现动物保护、饲养、繁育和研究的精细化管理。

原文链接:https://m.bjnews.com.cn/detail/161425426515581.html

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