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動物臉部辨識再進化
海豹保育新利器!

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記者 吳昱賢/報導

SealNet基於靈長類辨識軟體PrimNet開發,現在能準確地辨識港灣海豹。圖片來源/Caleb Jones

隨著AI技術日趨成熟,生物學家試圖利用機器學習(Machine Learning)來辨識並追蹤野生動物,協助保育工作。2018年美國密西根大學研發出基於靈長類的臉部辨識系統PrimNet,準確率超過90%,驚艷不少人,現在又有生物學家基於這套軟體進行改良,研發出「海豹臉部辨識」系統!

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綜合外媒報導,PrimNet於2018年問世,能幫助保育人員追蹤並記錄野生動物的蹤跡,已能透過此系統進行臉部辨識的包括大猩猩、金長尾猴、狐猴等靈長類。資料庫使用了近萬張照片作為參考,準確率超過90%。由於PrimNet將所有程式碼開源,任何人都能自由地利用系統並進行改良,這也讓海豹臉部辨識軟體SealNet順利問世。

紐約柯爾蓋特大學(Colgate University)生物學家、SealNet團隊負責人Krista Ingram笑說:「人們都以為海豹看起來都一樣,但這只是人類的偏見,其實每一隻海豹都是獨一無二的。」Krista與同事經常出海,遠距離拍攝港灣海豹(Harbor seal)的身影,她解釋:「根據法規規定,我們必須要和海洋哺乳類動物至少保持50公尺的距離。真正的困難之處在於,我們必須等到海豹看向鏡頭的時機,才能得到一張完整的正面照片。」現在研究團隊正在使用無人機技術,試圖更快地捕捉每隻港灣海豹的臉。

現在Krista的團隊已經拍攝了8,000多張照片,並將其中一部分用於SealNet的機器學習資料庫,SealNet已能辨識單隻港灣海豹,準確率大約在90%至97%。這些研究成果已經發表在《生態學與進化》(Ecology and Evolution)期刊上,Krista解釋「海豹辨識」對於保育的重要性,她說:「追蹤海豹的運動是保育規劃的關鍵。過去,科學家使用衛星來追蹤海豹和其他海洋哺乳動物,但這耗時又昂貴。臉部辨識技術是一種非侵入的技術,提供更快、更便宜又準確的資料。」

臉部辨識軟體分為四個階段,分別是原始資料、臉部辨識抓取、標示海豹臉部特徵,最後裁切臉部。圖片來源/SealNet

專注海洋研究的肖氏研究所(Shaw Institute)副研究員Michelle Berger未參與這項研究,他認為該研究極具潛力,有望成為保育新利器,他說:「一旦系統完善,我可以想像很多相關的有趣生態學應用。如果他們能夠每年穩定地辨識海豹,這將提供給科學家非常重要的運動數據。」

Krista透露,研究團隊的下一步是提高SealNet的準確性,一旦技術成熟,他們會向其他科學家免費提供軟體。她說:「我們真的希望這項技術能夠被全球的海洋科學家使用。」此外,Krista也希望SealNet能辨識其他海豹,像是夏威夷僧海豹(Hawaiian monk seal)和地中海僧海豹(Mediterranean monk seal),這兩種海豹都是瀕危物種,她說:「將這項技術用於保育,讓全球從事保育工作的人擁有一個新利器,我認為這是一個雙贏。」

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