內容提要：在人臉識別日趨成熟的今天，研究人員已經開始將這一技術擴展到動物研究中，最近，西北大學 研究團隊提出的「猴臉識別技術」，不僅能識別出金絲猴，還能具體到是哪只猴，這對于金絲猴的保護有著重要意義，
原創：HyperAI超神經
關鍵詞：猴臉識別 深度學習 神經網路
在中國的四川、陜西及甘肅的山林深處，生活著一批珍稀物種，它們因長著一身金色的皮毛，而得名「金絲猴」，
但漂亮的皮毛，卻讓金絲猴家族成為了盜獵者的目標，此外，樹木砍伐、毀林開荒等人類生產活動，也對金絲猴的生存造成嚴重影響，讓它們陷入瀕危境地，
金絲猴為中國特有，是國家一級保護動物
20 世紀八九十年代，金絲猴種群的保護作業引起相關部門的重視，各項研究與保護措施相繼展開，這對于維護地區間物種與生態平衡、全球生物的多樣性，具有戰略意義，
借 AI 之力，認識每一只金絲猴
據有關部門調查估計，目前在秦嶺山脈里，大約生活有 39 個野生金絲猴群，數量共 5000 只左右，可以算得上是僅次于國寶大熊貓的明星物種，
西北大學的金絲猴研究團隊，長期以來都在對秦嶺金絲猴開展野外跟蹤研究作業，
雖然數量不多，可金絲猴的研究作業卻困難重重，因為金絲猴大多棲息于高山密林中，生活環境隱蔽，不易被人發現，而且它們對于人類的接近非常敏感，很難接近，所以，關于金絲猴的未知領域還很多，
如何準確、快速并無損傷地對野生金絲猴進行個體識別，并據此開展進一步的保護與研究作業，是全世界的動物學家一直以來都渴望突破的難題，
為什么一定要進行個體識別？團隊的李保國教授對此解釋道：「準確的個體識別，是進行動物行為研究的關鍵一步，只有把個體認清楚了，才能長時間觀察個體行為，進而分析社群行為，」
此前，團隊一直依靠純人工觀察，每天早出晚歸，觀察時間長達 10 個小時，而對于一只金絲猴，至少要觀察夠 600 個小時，
李保國教授常年在山中觀察金絲猴,要完成對一只金絲猴的深度觀察，往往需要一至兩年
近年來，隨著人工智能技術的發展，該團隊也緊跟前沿技術，與計算機科學領域的專家合作，組建了動物 AI 攻關團隊，用 AI 技術攻克金絲猴個體身份快速、準確識別的難題，
樹上幾個猴，都是誰？猴臉識別告訴你
基于長期對金絲猴物種特征的研究結果，西北大學金絲猴研究團隊利用神經網路原理，提出具有注意力機制的深度神經網路模型，首次開發出動物個體識別系統——Tri-AI 系統，實作了利用動物視頻或圖片，自動進行動物面部檢測、識別和跟蹤，
Tri-AI 系統框架示意圖，經驗證，系統平均識別精度達 94.1%，識別速度每秒 31 張圖片
傳統的識別和監測動物方法，通常依賴于動物個體特征，如斑紋、顏色、傷疤，或是人為給動物做標記，如烙印、刺青、染色、環志、無線電項圈及遺傳標記，
前者限于特定物種特征，難以進行跨物種使用；而后者不僅成本高昂，且會對動物帶來一定風險，對于瀕臨滅絕的物種更是不適用的，
不同于這些傳統方法，Tri-AI 系統實作了「理想條件下，無觀察者干擾地」，對野生個體的準確身份識別和連續跟蹤采樣的功能， 并且該系統已被驗證，能夠擴展至多個物種，如貓鼬、獅子、小熊貓和老虎等，
利用 Faster RCNN 進行金絲猴面部檢測的結果
Tri-AI 系統的提出，極大地提高了動物個體資料分析效率，為動物學研究開辟了新的途徑，也為實作野生動物保護和智能管理提供了可靠的技術支撐，
目前，這項研究已經進入到應用推廣的階段， 一方面，已初步完成「動物個體識別」系統（V1.0）的開發，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資訊庫的作業；
另一方面，該項作業進一步擴展應用行業和范圍，結合野外和圈養條件下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，并將在基于動物精準識別的基礎上實作動物保護、飼養、繁育和研究的精細化管理，
41 種靈長類動物，超十萬張圖片訓練所得
為了實作該系統的功能，最重要的就是提供大量的資料對其進行訓練，
據介紹，他們所采用的訓練資料為：包括 41 種靈長類動物的 102399 張影像，其中總個體數為 1040 個；測驗集為：6562 張影像，包括 4 種食肉動物、 91 個個體，
資料集影像示例（部分資料集已公開可下載）
所有影像都是用手機或單反相機拍攝而來，解析度相對較高，面部影像清晰，幾乎沒有遮擋，影像中的每個個體身份都是已知的，也就是說，誰是 1 號猴、誰是 2 號猴，都已經事先被標記好了，
以下是該資料集的詳細資訊：
AFD 動物面部資料集
發布機構： 西北大學
發布時間：2020 年
資料格式：.jpg
資料大小： 377MB
動物種類： 10 種
下載：https://hyper.ai/datasets/14657
除了靜態的影像外，團隊還使用了 10 段金絲猴的視頻對系統進行測驗，這 10 段視頻中共出現了 22 個金絲猴個體，系統會逐幀檢測和識別其中的金絲猴，
Tri-AI 系統不僅可以應用于多個類群的不同物種，還可以處理彩色影像和灰度影像，因此無論是白天還是夜間的照片，都能夠進行無礙觀測，滿足研究者的需求，
夜間捕捉的金絲猴影像，系統也可精確識別
系統的具體檢測程序為：Tri-AI 先定位到動物的面部，然后與已有資料庫對比，如果有匹配的，則給出其識別號或姓名；如果未找到資料庫中的匹配影像，則會將其標記為新個體，并賦給它新的編號或名稱，
系統檢測程序示意，圖 c2 中的 NO.NEW，為系統識別出的新個體
團隊負責人介紹道，這個系統不僅能識別圖片和視頻，在通信條件良好的情況下，能夠實作實時識別，
動物面部識別，前景廣闊
在人臉識別已經無處不在的同時，動物的面部識別技術也悄然興起，
近十多年來，世界各國陸續推出各種動物面部識別的相關研究，識別的動物涉及黑猩猩、老虎、大熊貓、奶牛甚至魚類等（關于魚臉識別，請參見**《日本「AI 魚臉識別」專案，每分鐘識別 100 條》**），
利用人工智能手段，不僅幫助動物學家們節省了大量時間與經歷，還能夠幫助他們更全面地了解這些動物群體的生活，
另外，對于養殖戶來說，AI 技術能幫助他們更好地監測每個動物的健康狀況，從而降低養殖成本，提高生產效益，
基于豬臉識別技術的智能化養豬，可全天候跟蹤每頭豬的各項指標
當然，由于起步較晚，動物面部識別領域仍然存在很多難點待突破，比如資料的采集，一些野生動物活動范圍隱蔽，很難捕捉有效影像；另外，同一物種的動物，無論面部還是身體部位，差異性并不是很大，也給 AI 識別系統帶來極大挑戰，
但從現有研究來看，無論是應用于養殖業或野生動物保護，動物面部識別在未來大有潛力，
猜猜我是哪只猴
新聞來源：
https://www.nwu.edu.cn/info/1192/22231.htm
論文地址：
https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30602-7#
資料集下載：
https://hyper.ai/datasets/14657
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/265344.html
標籤：AI
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