노스웨스턴대, 원숭이 얼굴 인식 논문 발표하고 10개 동물 얼굴 데이터세트 공개
얼굴 인식 기술이 점점 더 정교해짐에 따라 연구자들은 이 기술을 동물 연구로 확장하기 시작했습니다. 최근 노스웨스턴 대학의 연구팀은 황금원숭이를 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 어떤 원숭이인지도 구체적으로 식별할 수 있는 "원숭이 얼굴 인식 기술"을 제안했습니다. 이는 황금원숭이를 보호하는 데 매우 중요한 의미가 있습니다.
중국 쓰촨성, 산시성, 간쑤성의 깊은 산과 숲 속에는 희귀종이 서식하고 있습니다. 그들은 황금빛 털 때문에 "황금 원숭이"라는 이름을 얻었습니다.
하지만 황금원숭이 가족은 아름다운 털 때문에 밀렵꾼들의 표적이 됩니다. 또한, 나무를 베거나, 삼림 벌채, 토지 개간과 같은 인간의 생산 활동도 황금코원숭이의 생존에 심각한 영향을 미쳐 그들을 멸종 위기에 빠뜨렸습니다.
1980~90년대에는 황금원숭이 개체군 보호가 관련 부처의 주목을 끌었고, 각종 연구와 보호 대책이 잇따라 시작되었습니다. 이는 지역 간 종과 생태계의 균형과 전 세계적 생물 다양성을 유지하는 데 전략적으로 중요합니다.
AI를 사용하여 모든 황금 원숭이를 알아가다
관련 부서의 조사와 추산에 따르면, 현재 친링산맥에는 야생 황금코원숭이 무리가 약 39개체 서식하고 있으며, 전체 개체 수는 약 5,000마리로 추정됩니다. 국보급인 자이언트 팬더에 이어 두 번째로 주목받는 종으로 꼽힐 만하다.
서북대학 황금원숭이 연구팀은 오랫동안 친링 황금원숭이에 대한 현장 추적 연구를 진행해 왔습니다.
황금코원숭이의 수는 적지만, 이에 대한 연구는 많은 어려움에 직면해 있습니다. 황금빛 뭉툭코원숭이는 대부분 높은 산의 울창한 숲에 살기 때문에, 그들의 서식 환경은 숨겨져 있어 쉽게 발견되지 않습니다. 또한 그들은 인간의 접근에 매우 민감하며 접근하기 어렵습니다. 따라서 황금코원숭이에 대해서는 아직도 알려지지 않은 부분이 많습니다.
개별 야생 황금빛 뭉툭코원숭이를 정확하고 빠르게, 비파괴적으로 식별하고, 이를 바탕으로 추가적인 보호 및 연구 작업을 수행하는 방법은 전 세계 동물학자들이 항상 돌파구를 찾고자 열망해 온 어려운 문제입니다.
개인 식별이 왜 필요한가요? 팀의 리바오궈 교수는 다음과 같이 설명했습니다."정확한 개체 식별은 동물 행동 연구의 핵심 단계입니다. 개체를 명확하게 식별해야만 개체의 행동을 장기간 관찰하고 사회적 행동을 분석할 수 있습니다."
이전에는 팀이 순전히 수동 관찰에만 의존하여 매일 일찍 나가서 늦게 돌아왔으며, 관찰 시간은 최대 10시간까지 지속되었습니다. 황금 원숭이의 경우 최소 600시간의 관찰이 필요합니다.
최근 몇 년 동안 인공지능 기술이 발전함에 따라 연구팀은 최첨단 기술에도 발맞춰 컴퓨터 과학 분야 전문가와 협력하여 동물 AI 연구팀을 구성하여 AI 기술을 사용하여 황금원숭이 개체의 신원을 빠르고 정확하게 식별하는 문제를 극복하고자 노력하고 있습니다.
나무 위에 있는 원숭이들은 누구인가요? 원숭이 얼굴 인식이 알려드립니다
황금원숭이 종의 특성에 대한 장기 연구 결과를 바탕으로,노스웨스턴 대학의 황금 원숭이 연구팀은 신경망의 원리를 사용하여 주의 메커니즘을 갖춘 심층 신경망 모델을 제안하고, 동물 개체 인식 시스템인 Tri-AI 시스템을 최초로 개발했습니다. 이 시스템은 동물 비디오나 사진을 사용하여 동물의 얼굴을 자동으로 감지, 인식 및 추적합니다.
동물을 식별하고 모니터링하는 전통적인 방법은 일반적으로 표시, 색상, 흉터 또는 낙인, 문신, 염색, 울림, 무선 칼라 및 유전자 마커와 같은 동물의 개별적 특성에 의존합니다.
전자는 특정 종의 특성에 국한되어 있으며 종 전체에 적용하기 어렵습니다. 후자는 비용이 많이 들 뿐만 아니라 동물에게 일정한 위험을 초래하며 멸종 위기에 처한 종에는 적용할 수 없습니다.
이러한 전통적인 방법과는 다르게,Tri-AI 시스템은 "이상적인 조건에서 관찰자의 간섭 없이" 야생 개체를 정확하게 식별하고 지속적으로 추적하여 샘플링하는 기능을 구현합니다.그리고 이 시스템은 미어캣, 사자, 레드판다, 호랑이 등 다양한 종에 확장 가능한 것으로 입증되었습니다.
Tri-AI 시스템의 도입으로 개별 동물 데이터 분석의 효율성이 크게 향상되고, 동물학 연구에 새로운 길이 열렸으며, 야생 동물 보호와 지능형 관리를 실현하기 위한 신뢰할 수 있는 기술 지원이 제공되었습니다.
현재 본 연구는 출원 진행 단계에 있습니다.한편, "동물 개체 식별" 시스템(V1.0) 개발이 이미 초보적으로 완료되어 친링 황금원숭이 분포 지역 내 다수의 개체군과 수천 마리의 개체를 식별하고 기록하는 데 활용되고 있으며, 친링 황금원숭이 개체 정보 데이터베이스 구축 작업이 시작되었습니다.
반면에 이 연구는 응용 산업과 범위를 더욱 확장하고, 야생과 사육 동물을 식별하는 다양한 응용 시나리오와 요구 사항을 결합하며, 개인화된 식별 기능을 개발합니다. 또한 정확한 동물 식별을 바탕으로 동물 보호, 번식, 번식 및 연구에 대한 정교한 관리가 이루어질 것입니다.
10만 개 이상의 이미지로 훈련된 41종의 영장류
시스템의 기능을 실현하기 위해 가장 중요한 것은 학습을 위한 대량의 데이터를 제공하는 것입니다.
서론에 따르면,그들이 사용한 훈련 데이터에는 영장류 41종의 이미지 102,399개가 포함되었으며, 총 개체 수는 1,040명이었습니다. 테스트 세트에는 4종의 육식동물과 91종의 개체를 포함하여 6,562개의 이미지가 포함되었습니다.
모든 이미지는 비교적 높은 해상도와 선명한 얼굴 이미지, 거의 가려짐이 없는 모바일 폰이나 SLR 카메라로 촬영되었습니다. 이미지에 있는 각 개인의 신원은 알려져 있습니다. 즉, 원숭이 번호 1과 원숭이 번호 2가 누구인지는 이미 미리 표시되어 있습니다.
데이터 세트의 세부 정보는 다음과 같습니다.
AFD 동물 얼굴 데이터 세트
출판사:노스웨스턴 대학교
출시 시간: 2020
데이터 형식:.jpg
데이터 크기:377MB
동물 유형:10가지 유형
다운로드 주소:https://orion.hyper.ai/datasets/14657
연구팀은 정지 이미지 외에도 황금 원숭이의 영상 10개를 사용해 시스템을 테스트했습니다. 이 10개의 영상에는 총 22마리의 황금 원숭이가 등장했습니다. 이 시스템은 황금원숭이를 프레임별로 감지하고 식별합니다.
Tri-AI 시스템은 다양한 그룹의 서로 다른 종에 적용될 수 있을 뿐만 아니라 컬러 및 흑백 이미지도 처리할 수 있으므로 낮이나 밤의 사진이든 방해받지 않고 관찰할 수 있어 연구자의 요구를 충족할 수 있습니다.
시스템의 구체적인 감지 과정은 다음과 같습니다. Tri-AI는 먼저 동물의 얼굴을 찾은 다음, 기존 데이터베이스와 비교합니다. 일치하는 것이 있으면 해당 식별 번호나 이름이 제공됩니다. 데이터베이스에서 일치하는 이미지가 발견되지 않으면 새로운 개인으로 표시되고 새로운 번호나 이름이 부여됩니다.
팀 리더는 이 시스템은 사진과 영상을 인식할 수 있을 뿐만 아니라, 양호한 통신 조건 하에서는 실시간 인식도 가능하다고 소개했습니다.
동물 얼굴 인식의 미래는 밝다
인간의 얼굴 인식이 보편화되면서, 동물의 얼굴 인식 기술도 조용히 등장했습니다.
지난 10년 동안 전 세계 국가에서는 침팬지, 호랑이, 자이언트 팬더, 소, 심지어 물고기(물고기 얼굴 인식에 대해서는 다음을 참조하세요)를 포함한 다양한 동물 얼굴 인식 관련 연구를 시작했습니다."일본 AI 물고기 얼굴 인식 프로젝트, 분당 100마리 물고기 얼굴 인식").
인공지능을 활용하면 동물학자들이 많은 시간과 경험을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 이들 동물 그룹의 삶을 보다 포괄적으로 이해하는 데도 도움이 됩니다.
또한 농부들에게 AI 기술은 각 동물의 건강 상태를 보다 효과적으로 모니터링하는 데 도움이 되어, 번식 비용을 줄이고 생산 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
물론, 늦게 시작한 탓에 동물 얼굴 인식 분야는 아직 극복해야 할 어려움이 많습니다. 예를 들어, 데이터를 수집할 때 일부 야생 동물은 숨겨진 지역에서 움직이기 때문에 효과적인 이미지를 포착하기 어렵습니다. 게다가 같은 종의 동물이라 하더라도 얼굴이나 신체 부위가 크게 다르지 않은데, 이 역시 AI 인식 시스템에 큰 과제가 됩니다.
하지만 기존 연구에 따르면 동물 얼굴 인식은 양식업이나 야생 동물 보호에 적용되든 미래에 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
