“智能识别秦岭地区数千只川金丝猴，实现对野生个体的准确身份识别和连续跟踪采样……”近日，西北大学动物AI研究团队研发的“猴脸识别技术”上了热搜榜单。在中国的四川、陕西及甘肃的山林深处，生活着一批珍稀物种，它们因长着一身金色的皮毛，而得名“金丝猴”。但漂亮的皮毛，却让金丝猴成了盗猎者的目标。此外，树木砍伐、毁林开荒等人类生产活动，也对金丝猴的生存造成严重影响，让它们陷入濒危境地。如何准确、快速、无损伤地对野生金丝猴进行个体识别，并据此开展进一步的保护与研究工作，一直是全世界动物学家都渴望突破的难题。
　　借AI“慧眼”识猴
　　据有关部门调查估计，目前在秦岭山脉里，大约生活着39个野生金丝猴群，数量共5000只左右，由此可见，金丝猴可以算得上是仅次于国宝大熊猫的珍稀物种。长期以来，西北大学的金丝猴研究团队都在对秦岭金丝猴开展野外跟踪研究工作。可因为金丝猴大多栖息于高山密林中，生活环境隐蔽，不易被人发现，而且它们对人类的接近非常敏感，人类很难接近它们，所以金丝猴有许多特性不为人所知。“准确的个体识别，是进行动物行为研究的关键。只有把个体认清楚了，才能长时间观察个体行为，进而分析社群行为。”西北大学金丝猴研究团队负责人李保国说，以前，团队一直依靠纯人工观察，自己每天早出晚归，观察时间长达10小时。而要想认清一只金丝猴，至少要观察600个小时，这意味着，至少需要60天的时间，他才能认清一只金丝猴。
　　针对这一问题，西北大学金丝猴研究团队组建了动物AI研究团队。该团队基于长期对金丝猴特征的研究结果，首次开发出基于Tri-AI技术的金丝猴个体识别系统。传统的识别和监测动物方法，通常依赖于动物个体特征，如斑纹、颜色、伤疤等，或是人为给动物做标记，如烙印、刺青、染色、环志、无线电项圈及遗传标记等。前者限于特定物种特征，难以跨物种使用;后者不仅成本高昂，且会给动物带来一定风险，对濒临灭绝的物种更是不适用。不同于这些传统方法，Tri-AI系统实现了“理想条件下，无观察者干扰”的准确识别野生个体的身份和连续跟踪采样的功能。
　　目前，猴脸识别技术仍处于实验推广阶段，只能识别约200只秦嶺金丝猴。但经验证，该系统适用于灵长类的41个代表性物种和4种食肉动物群体的识别，如狮子、老虎等，平均识别精度达94.1%，识别速度为每秒31张。
　　与人脸识别技术相比，猴脸识别技术更先进，因为金丝猴脸部皮肤区域的带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，这对Tri-AI系统的深度学习能力提出了更高的要求。因此研究团队为Tri-AI系统提供了大量的数据，供其进行训练。数据包括41种灵长类动物的102399张图像，所有图像都是用配置高质量摄像头的手机或单反相机拍摄的，分辨率较高，面部图像清晰，几乎没有遮挡。图像中的每个个体身份都是已知的，也就是说，谁是1号猴、谁是2号猴，都已经事先被标记好了。
　　除了静态的图像外，团队还让系统检测了10段金丝猴视频。这10段视频中共出现了22个金丝猴个体，团队要求系统逐帧检测，识别出其中的金丝猴。Tri-AI系统还可以处理彩色图像和灰度图像，因此无论是白天还是夜间的照片，都能够无碍观测。
　　近十多年来，世界各国陆续出现各种动物面部识别的研究。人工智能技术不仅帮助动物学家们节省了大量时间与精力，还能够帮助他们更全面地了解这些动物群体的生活现状。而对于养殖户来说，人工智能技术能帮助他们更好地监测每个动物的健康状况，从而降低养殖成本，提高生产效益。由于起步较晚，动物面部识别领域仍然存在很多难点待突破，比如数据采集难的问题，一些野生动物的活动范围隐蔽，很难捕捉到有效图像;又比如分辨难的问题，同一物种的动物，无论面部还是身体部位，差异性并不是很大，这给AI识别系统带来了极大挑战。
　　（注：文章根据西北大学、HyperAI超神经公众号登载的相关内容整理。）