Die Northwestern University Veröffentlicht Einen Artikel Zur Gesichtserkennung Von Affen Und Macht Zehn Datensätze Zu Tiergesichtern Öffentlich
Da die Gesichtserkennung immer ausgefeilter wird, haben Forscher begonnen, diese Technologie auf Tierstudien auszuweiten. Kürzlich hat ein Forschungsteam der Northwestern University eine „Technologie zur Gesichtserkennung bei Affen“ vorgeschlagen, mit der sich nicht nur Goldmeerkatzen identifizieren lassen, sondern auch genau feststellen lässt, um welche Affen es sich handelt. Dies ist für den Schutz der Goldmeerkatzen von großer Bedeutung.
Tief in den Bergen und Wäldern von Sichuan, Shaanxi und Gansu in China lebt eine Gruppe seltener Arten. Wegen ihres goldenen Fells werden sie „Goldaffen“ genannt.
Doch das schöne Fell macht die Goldmeerkatzenfamilie zur Zielscheibe von Wilderern. Darüber hinaus haben menschliche Produktionsaktivitäten wie das Fällen von Bäumen, die Abholzung von Wäldern und die Landgewinnung schwerwiegende Auswirkungen auf das Überleben der Goldstumpfnasenaffen und bringen sie in eine gefährdete Situation.
In den 1980er und 1990er Jahren erregte der Schutz der Goldmeerkatzenpopulationen die Aufmerksamkeit der zuständigen Behörden und es wurden nacheinander verschiedene Forschungs- und Schutzmaßnahmen eingeleitet. Dies ist von strategischer Bedeutung für die Erhaltung des Arten- und Ökologiegleichgewichts zwischen Regionen und der globalen biologischen Vielfalt.
Mit KI jeden goldenen Affen kennenlernen
Nach Untersuchungen und Schätzungen der zuständigen Behörden leben derzeit etwa 39 wilde Goldstumpfnasenaffengruppen im Qinling-Gebirge mit einer Gesamtzahl von etwa 5.000 Individuen. Er kann als eine der herausragendsten Arten angesehen werden, die nur vom Großen Panda, einem nationalen Schatz, übertroffen wird.
Das Goldmeerkatzen-Forschungsteam der Northwest University führt seit langer Zeit Feldforschungen zu Qinling-Goldmeerkatzen durch.
Obwohl ihre Zahl gering ist, ist die Forschung über Goldstumpfnasenaffen mit Schwierigkeiten verbunden. Da die meisten Goldstumpfnasenaffen in dichten Wäldern im Hochgebirge leben, ist ihr Lebensraum verborgen und nicht leicht zu entdecken. Sie reagieren außerdem sehr empfindlich auf menschliche Annäherungsversuche und sind schwer zu erreichen. Daher gibt es noch viele unbekannte Bereiche über Goldstumpfnasenaffen.
Die genaue, schnelle und zerstörungsfreie Identifizierung einzelner wilder Goldstumpfnasenaffen und die darauf aufbauende weitere Schutz- und Forschungsarbeit ist ein schwieriges Problem, das Zoologen auf der ganzen Welt schon immer gerne lösen wollten.
Warum ist eine individuelle Identifizierung notwendig? Professor Li Baoguo vom Team erklärte:„Die genaue Identifizierung einzelner Tiere ist ein entscheidender Schritt in der Verhaltensforschung bei Tieren. Nur wenn wir die Individuen eindeutig identifizieren, können wir das individuelle Verhalten über einen längeren Zeitraum beobachten und anschließend das Sozialverhalten analysieren.“
Zuvor war das Team auf eine rein manuelle Beobachtung angewiesen, ging jeden Tag früh los und kam spät zurück, wobei die Beobachtungszeiten bis zu 10 Stunden dauerten. Für einen Goldmeerkatzen sind mindestens 600 Stunden Beobachtung erforderlich.
In den letzten Jahren hat das Team mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz auch mit der neuesten Technologie Schritt gehalten und mit Experten auf dem Gebiet der Informatik zusammengearbeitet, um ein Tier-KI-Forschungsteam zu bilden, das mithilfe der KI-Technologie das Problem der schnellen und genauen Identifizierung der individuellen Identität von Goldmeerkatzen lösen soll.
Wer sind diese Affen auf dem Baum? Die Gesichtserkennung von Affen verrät es Ihnen
Basierend auf den Ergebnissen der Langzeitforschung zu den Merkmalen der Goldmeerkatzenarten,Das Golden Monkey-Forschungsteam der Northwestern University nutzte die Prinzipien neuronaler Netzwerke, um ein tiefes neuronales Netzwerkmodell mit einem Aufmerksamkeitsmechanismus vorzuschlagen, und entwickelte das erste individuelle Erkennungssystem für Tiere – das Tri-AI-System, das eine automatische Erkennung, Wiedererkennung und Verfolgung von Tiergesichtern anhand von Tiervideos oder -bildern ermöglicht.
Herkömmliche Methoden zur Identifizierung und Überwachung von Tieren basieren in der Regel auf individuellen Merkmalen des Tieres, wie Markierungen, Farben, Narben oder künstlichen Markierungen des Tieres, wie Brandmarken, Tätowierungen, Färben, Beringung, Funkhalsbändern und genetischen Markern.
Ersteres ist auf die Merkmale bestimmter Arten beschränkt und lässt sich nur schwer artenübergreifend anwenden. Letzteres ist nicht nur kostspielig, sondern birgt auch gewisse Risiken für die Tiere und ist bei gefährdeten Arten nicht anwendbar.
Anders als diese traditionellen Methoden,Das Tri-AI-System erfüllt die Funktionen einer genauen Identifizierung und kontinuierlichen Verfolgung von Proben wildlebender Individuen „unter idealen Bedingungen und ohne Einmischung von Beobachtern“.Und es wurde nachgewiesen, dass das System auf mehrere Tierarten skalierbar ist, beispielsweise auf Erdmännchen, Löwen, Rote Pandas und Tiger.
Die Einführung des Tri-AI-Systems hat die Effizienz der Datenanalyse einzelner Tiere erheblich verbessert, neue Wege für die zoologische Forschung eröffnet und zuverlässige technische Unterstützung für die Umsetzung des Wildtierschutzes und des intelligenten Managements geboten.
Derzeit ist diese Forschung in die Phase der Anwendungsförderung eingetreten.Einerseits wurde die Entwicklung des Systems „Individuelle Tieridentifizierung“ (V1.0) vorläufig abgeschlossen und zur Identifizierung und Erfassung mehrerer Populationen und Tausender Individuen in vielen Verbreitungsgebieten der Qinling-Goldmeerkatzen verwendet. Außerdem wurde mit der Erstellung einer Datenbank mit individuellen Informationen zu den Qinling-Goldmeerkatzen begonnen.
Andererseits erweitert diese Arbeit den Anwendungsbereich und -umfang, kombiniert die verschiedenen Anwendungsszenarien und Anforderungen der Identifizierung von Tieren in freier Wildbahn und in Gefangenschaft und entwickelt personalisierte Identifizierungsfunktionen. Darüber hinaus wird es zu einem verbesserten Management des Tierschutzes, der Zucht, der Reproduktion und der Forschung auf der Grundlage einer genauen Tieridentifizierung kommen.
41 Primatenarten, trainiert mit über 100.000 Bildern
Um die Funktion des Systems zu realisieren, ist es am wichtigsten, eine große Datenmenge für das Training bereitzustellen.
Laut der EinleitungDie von ihnen verwendeten Trainingsdaten umfassten 102.399 Bilder von 41 Primatenarten mit insgesamt 1.040 Individuen; Der Testsatz umfasste 6.562 Bilder, darunter 4 Fleischfresserarten und 91 Individuen.
Alle Bilder wurden mit Mobiltelefonen oder SLR-Kameras mit relativ hoher Auflösung, klaren Gesichtsbildern und fast keiner Okklusion aufgenommen. Die Identität jeder einzelnen Person auf dem Bild ist bekannt. Mit anderen Worten: Wer Affe Nummer 1 und wer Affe Nummer 2 ist, ist bereits im Vorfeld markiert.
Hier sind die Details des Datensatzes:
AFD-Tiergesichtsdatensatz
Verlag:Northwestern University
Veröffentlichungszeit: 2020
Datenformat:.jpg
Datengröße:377 MB
Tierarten:10 Typen
Downloadadresse:https://orion.hyper.ai/datasets/14657
Zusätzlich zu den statischen Bildern nutzte das Team auch 10 Videos von Goldmeerkatzen, um das System zu testen. Insgesamt traten in diesen 10 Videos 22 goldene Affen auf. Das System erkennt und identifiziert die Goldmeerkatzen Bild für Bild.
Das Tri-AI-System kann nicht nur auf verschiedene Arten in mehreren Gruppen angewendet werden, sondern kann auch Farb- und Graustufenbilder verarbeiten, sodass unabhängig davon, ob es sich um Tages- oder Nachtfotos handelt, diese ungehindert beobachtet werden können, um den Anforderungen der Forscher gerecht zu werden.
Der konkrete Erkennungsprozess des Systems läuft wie folgt ab: Tri-AI lokalisiert zunächst das Gesicht des Tieres und vergleicht es dann mit der vorhandenen Datenbank. Bei einer Übereinstimmung wird die Identifikationsnummer oder der Name angegeben. Wenn in der Datenbank kein passendes Bild gefunden wird, wird es als neue Person markiert und erhält eine neue Nummer oder einen neuen Namen.
Der Teamleiter stellte vor, dass dieses System nicht nur Bilder und Videos erkennen kann, sondern unter guten Kommunikationsbedingungen auch eine Echtzeiterkennung erreicht.
Gesichtserkennung bei Tieren hat eine glänzende Zukunft
Während die Gesichtserkennung bei Menschen bereits allgegenwärtig ist, entwickelt sich auch die Technologie zur Gesichtserkennung bei Tieren immer mehr.
In den letzten zehn Jahren haben Länder auf der ganzen Welt verschiedene Forschungen zur Gesichtserkennung bei Tieren gestartet, darunter bei Schimpansen, Tigern, Großen Pandas, Kühen und sogar Fischen (zur Gesichtserkennung bei Fischen siehe„Japans Projekt „AI Fish Face Recognition“ erkennt 100 Fischgesichter pro Minute“).
Der Einsatz künstlicher Intelligenz hilft Zoologen nicht nur, viel Zeit und Erfahrung zu sparen, sondern hilft ihnen auch, das Leben dieser Tiergruppen umfassender zu verstehen.
Darüber hinaus kann KI-Technologie Landwirten dabei helfen, den Gesundheitszustand jedes einzelnen Tieres besser zu überwachen und so die Zuchtkosten zu senken und die Produktionseffizienz zu verbessern.
Natürlich müssen im Bereich der Gesichtserkennung bei Tieren aufgrund des späten Starts noch viele Schwierigkeiten überwunden werden. Beispielsweise bewegen sich manche Wildtiere beim Sammeln von Daten in versteckten Bereichen, was die Aufnahme aussagekräftiger Bilder erschwert. Darüber hinaus unterscheiden sich Tiere derselben Art kaum hinsichtlich ihrer Gesichter oder Körperteile, was ebenfalls eine große Herausforderung für KI-Erkennungssysteme darstellt.
Doch basierend auf bestehenden Forschungsergebnissen birgt die Gesichtserkennung bei Tieren großes Zukunftspotenzial, sei es in der Aquakultur oder beim Artenschutz.
