一个由狐猴生物学家和计算机科学家组成的团队已改良了人类面部识别方法用于开发一种能够鉴别个体狐猴的半自动化系统。开放获取期刊BMC Zoology本周报道了这种被称为LemurFaceID的新技术。
根据来自美国乔治华盛顿大学、亚利桑那大学、亨特学院和密歇根州立大学的研究团队，这是面部识别技术首次应用于马达加斯加地区的100多种狐猴物种中的任一种。研究人员表明，在给出两张个体面部图片情况下，LemurFaceID能够正确辨认个体狐猴，准确率高达98.7%。
通讯作者，来自乔治华盛顿大学的Rachel Jacobs博士表示，“使用我们在马达加斯加拉努马法纳国家公园拍摄到的野生红腹狐猴，我们的共同作者Anil Jain和来自其实验室的成员能够改良设计用于人脸的面部识别系统，从而使该系统基于个体狐猴的面部特征识别狐猴。我们对于达到的高准确度感到惊讶，这表明面部识别可用作鉴别狐猴的有用工具”。
对于短期狐猴研究，研究人员通常依赖于个体的独特标志来识别个体狐猴，诸如体型以及形状差异或有伤疤。但是，依赖外表差异令不同研究人员难以随着时间推移鉴别相同个体。该因素以及其他因素意味着长期、多代狐猴种群研究存在局限性。
本研究共同作者Stacey Tecot认为：“个体和种群长期研究提供了关于个体野外生存寿命、繁殖频率以及婴幼死亡率和最终种群出生和下降率的关键数据。类似信息能够为高度濒危哺乳动物群体狐猴的保护策略提供信息。”
研究人员认为新技术可以去除传统狐猴鉴别方法相关的诸多限制。Jacobs博士解释道，“捕捉并打颈圈方法是野生狐猴鉴别常用做法，但这些方法会对动物造成伤害或压力等危险，并带来兽医服务和麻醉费用。我们的方法不具有侵略性，并能够帮助降低或节省一些费用”。
为了解决开发不具侵略性个体狐猴鉴别方法从而促进长期研究的挑战，研究人员使用具有80只红腹狐猴个体462张图片的数据集和包含其他狐猴种类的另外190张图片的数据集，改良并测试了具体用于狐猴面部的人脸识别技术。许多狐猴面部具有毛发和皮肤纹理等独特特征，可以训练计算机系统进行识别。
除了扩大对狐猴种群的纵向研究并对保育努力助一臂之力，研究人员认为，为LemurFaceID开发的面部识别方法可用于鉴别脸部具有多变毛发和皮肤纹理的其他灵长类和非灵长类物种，诸如熊、小熊猫、浣熊或树懒等。作者还指出在未知个体可能闯入种群的非囚禁环境中，系统的准确度降低而需要进行涉及更多个体和照片数据集的进一步测试。
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科研文章：
LemurFaceID：促进个体狐猴鉴别的脸部识别系统
Crouse等人，BMC Zoology，2017年
DOI: 10.1186/s40850-016-0011-9
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