獲悉,，西北大學的科研團隊依托人工智能等新技術,，研發(fā)“猴臉識別技術”,，用于秦嶺等地近千只川金絲猴的識別，支持對動物進行研究和保護工作,。目前,，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%,。
川金絲猴是一種珍稀瀕危且中國特有的靈長類物種,，生存在陜西秦嶺、四川西部、甘肅南部和湖北神農(nóng)架等山系之中,。為了對其進行保護和研究,，西北大學金絲猴研究團隊長期開展野外跟蹤研究，20年前經(jīng)過艱難探索實現(xiàn)了對野生金絲猴的近距離觀察和個體識別,。但是,，如何能夠準確、快速地對野生金絲猴進行個體識別,，并據(jù)此開展保護,，一直是全世界動物學家向往但又無法突破的難題。
針對這一前沿問題,，西北大學教授郭松濤與計算機科學領域專家建立動物AI研究團隊,。團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡原理，首次開發(fā)出基于Tri-AI技術的金絲猴個體識別系統(tǒng),，實現(xiàn)了對野生個體的準確身份識別和連續(xù)跟蹤采樣功能,。
Tri-AI系統(tǒng)不僅可以應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,。目前該系統(tǒng)已經(jīng)在靈長類的41個代表性物種和4種食肉動物群體中進行了適用性驗證,，平均識別精度達94.1% 。
■對話
精準識別,，可助力動物保護,、繁育和研究
相較于人臉識別,，猴臉識別有何難度,？未來系統(tǒng)如何進行更廣泛應用？對此,，新京報記者對西北大學生命科學學院教授,、陜西省秦嶺珍稀瀕危動物保育重點實驗室副主任郭松濤，以及團隊成員西北大學信息科學與技術學院副教授許鵬飛,、西北大學生命科學學院副教授何剛進行采訪,。
新京報：動物個體識別有怎樣的應用場景？
郭松濤：物種個體識別可以應用于野生動物種群監(jiān)測,，動物園等遷地保護的動物救治,、飼養(yǎng)和繁育、畜牧業(yè)農(nóng)場動物的日常管理,，以及寵物動物遺失尋找等,，有廣泛的實用需求。
比如農(nóng)場里的動物很多,，如果一頭羊生病了,，治療后回到羊群里，再把它找出來重復檢查就比較難了。傳統(tǒng)的方法是打耳標,，在羊耳朵上戴個數(shù)字或字母標識,，但這屬于損傷性標記。耳標經(jīng)過風吹日曬,，有時候也看不清楚,，可能有誤差。通過系統(tǒng)識別,，就可以馬上將這頭羊找出來,，還能了解它的各項信息。有了識別系統(tǒng),，特種用途的動物也不用紋身或者植入芯片了,。
目前，鳥類,、兩爬類動物,、昆蟲的個體識別存在困難，我們優(yōu)先選擇大型的哺乳動物進行識別和研究,，比如金絲猴,、大熊貓、老虎等珍稀哺乳動物,，有望以后拓展到其它動物類群上,。
新京報：科研人員是如何想到要研發(fā)這套系統(tǒng)的？
郭松濤：西北大學金絲猴研究團隊長期開展動物跟蹤研究,，傳統(tǒng)辦法是通過人的經(jīng)驗積累識別動物個體,。我們近距離觀察，通過望遠鏡可以看到金絲猴清晰的面部特征,，比如有的金絲猴嘴底下有一個痣,，有的因打架耳朵被扯掉一塊，這都是自然標記,。有時為了對特定對象進行觀察,，我們還會做一些人工標記，比如有色染料,。在一段時間內(nèi),，只要把標記位置記清楚，我們就不會丟失所觀察的動物個體,，下次看到它還能認出來,。
但這種方法在大范圍的野外調(diào)查和監(jiān)測中就不適用了。在做野生動物保護時,，我們不可能給成千上萬只金絲猴做標記,。有時我們通過DNA識別，比如得到動物的毛發(fā)和糞便，下次再遇到它可以檢測出來,，但這需要到實驗室里鑒別,，也非常麻煩，達不到實時識別的要求,。所以,，我們根據(jù)研究和保護工作的需要，探索新的識別技術,，四五年前就開始攻關這項技術,。
新京報：猴臉識別系統(tǒng)研發(fā)有何難度？
郭松濤：首先,，不依賴于物種的識別技術,，要求有通用的識別部位。定義面部為通用識別部位,，也是經(jīng)過動物生態(tài)學和計算機科學領域的專家深入討論后決定的,，這個策略的制定尤為關鍵，是研發(fā)開始就面臨的難點,。
AI技術需要大量地分類好的數(shù)據(jù),，但是，由于野生動物不可控,，是動態(tài)的,，不會配合拍照，因此我們在野外進行數(shù)據(jù)采集非常困難,。該研究需要拍攝非常多的影像數(shù)據(jù),，對算法和模型進行訓練。
動物在野外有隱藏本能,，毛發(fā)顏色等可能會和環(huán)境融在一起,。比如,，冬季秦嶺山里都是灰黃色,，金絲猴的毛發(fā)也是這個顏色，要在人工條件下,，從環(huán)境顏色中剝離出動物個體并不容易,。
另外，金絲猴的臉部皮膚帶毛區(qū)域多,，毛發(fā)可能有蓬松變化,，紋理特征更復雜，對識別系統(tǒng)的深度學習能力和算法提出了更高的要求,。
新京報：系統(tǒng)如何對看起來相似的猴臉進行區(qū)分,？猴子長大面部發(fā)生變化，系統(tǒng)還能識別出來嗎？
許鵬飛：剛開始訓練模型時,，大概需要20個金絲猴個體,，這些信息要非常準確，每只金絲猴需要拍攝不同角度的照片,，將系統(tǒng)模型完成,。新的金絲猴個體再出現(xiàn)時，系統(tǒng)會提取特征并對比已有信息,，從而對新個體進行識別,。與人臉識別邏輯相似，系統(tǒng)會計算出猴臉的識別特征,，進行信息標記和體系統(tǒng)建,。與人們慢慢積累經(jīng)驗并識別不同，算法可以高效完成特征抓取,、比對和識別,。
猴子成年后，面部不會有明顯變化,。但是幼年到成年之間會出現(xiàn)變化,，如果機器在猴子2歲和5歲各拍到一次，系統(tǒng)可能會將5歲時的個體認錯成一只新的個體,。但是對于我們長期研究的約200只金絲猴,，通過不間斷地拍攝記錄，人工智能也可以自己學習,，為發(fā)生微小變化的金絲猴個體補充新的特征,。
值得一提的是，系統(tǒng)還能實現(xiàn)夜間連續(xù)無礙觀測,。我們用紅外攝像頭夜間拍攝的照片和視頻,，失去了色彩信息，呈現(xiàn)灰度,，但是在這種情況下,，系統(tǒng)仍然可以進行個體分辨，說明系統(tǒng)計算和學習識別特征信息是廣泛的,，包含但不依賴于色彩信息,。深層次的原理我們還在探索中。
新京報：目前系統(tǒng)還可以識別哪些動物,？準確率怎么樣,？
何剛：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%,。4種食肉動物群體為虎,、獅,、狐獴和小熊貓。靈長類的41個代表性物種包括川金絲猴,、狒狒,、黑猩猩、長臂猿,、獼猴,、山魈等。
系統(tǒng)識別基于圖形圖像和面部特征,，需要學習大量的數(shù)據(jù),。由于金絲猴數(shù)據(jù)較多，系統(tǒng)算法訓練已經(jīng)非常完善,，識別率是趨近100%的,，可以作為示范。但有些物種受可拍攝的種群數(shù)量,、采樣條件限制等原因,，照片等數(shù)據(jù)不算多，所以平均的識別精度達94.1%,。未來隨著數(shù)據(jù)不斷豐富,，識別精度還將提升。
同時,，嚙齒類,、有袋類等哺乳動物也都是系統(tǒng)的潛在識別動物。未來,，這項工作可以擴展應用的行業(yè)和范圍很廣,。我們希望結合野外和圈養(yǎng)條件識別動物的不同應用場景與需求，進行個性化識別功能的研發(fā),，通過動物精準識別,，實現(xiàn)動物保護、飼養(yǎng),、繁育和研究的精細化管理,。
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