据中央广播电视总台中国之声《新闻纵横》报道，秦岭是全球25个生物多样性热点地区，大量珍稀、孑遗物种生存其中，野生动物保护工作备受关注。川金丝猴，是一种珍稀濒危且中国特有的灵长类物种，就生存在秦岭山系之中。为了对其进行保护和研究，西北大学金丝猴研究团队长期开展野外跟踪研究，20年前经过艰难探索实现了对野生金丝猴的近距离观察和个体识别，从而揭开了金丝猴“神秘的面纱”，推动了中国灵长类行为生态学的快速发展。

但是，如何能够准确、快速地对野生金丝猴进行个体识别，并实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”，从而通过个体识别，更加科学地开展保护，一直是全世界动物学家无法突破的难题。西北大学和西安电子科技大学研究团队依托人工智能等新技术，研发出“猴脸识别技术”，探索对野生金丝猴的个体识别，有望彻底解决长期困扰人们的“真假美猴王”之争。

野生动物研究面临一个很大问题，就是动物个体的精准识别。对于金丝猴的个体识别，传统上采用人工标记或人工记忆的方法。人工标记容易对金丝猴产生伤害，而人工记忆往往需要相关专业人员蹲点观察1到2个月才能把金丝猴分别开来，既浪费时间又很容易相互混淆。针对这一前沿问题，西北大学、西安电子科技大学生命科学领域专家、计算机科学领域的专家深度交叉融合，成立了动物人工智能研究团队，在金丝猴研究团队长期研究的基础上，首次开发出基于探测、追踪、识别技术的金丝猴个体智能识别系统。

研究团队负责人、西北大学教授、陕西省秦岭珍稀濒危动物保育重点实验室副主任郭松涛介绍：“以前有人依据老虎的斑纹、斑马的条纹、企鹅的边界来进行识别，但是我们想如果想实现不依赖于物种的进行个体识别的话该怎么办？我们就找到了动物的面部作为一个切入点。经过算法的开发、模型的研发，实现了在野生条件下对个体的检测、追踪以及对面部的识别这三步。这三步实现之后，现在这样一套动物面部AI识别系统就实现了。”

这项技术颠覆了依靠动物个体特征包括动物斑纹、颜色、伤疤或者人为标记特征如烙印、刺青、染色、无线电项圈等的传统方法，实现了对野生动物个体的准确身份识别和连续跟踪采样，为在“理想条件下”实现“无观察者干扰效应”的动物学研究提供了可能。

研究团队成员、西北大学生命科学学院副教授何刚介绍：“我们通过跟这群习惯化的猴子近距离的接触，用手机、便携摄像机，在大概10米到5米甚至到3米的距离内，对猴子进行采样。也不需要去干扰猴子，该吃该做该玩该打斗，它忙它的。这样一种采样方式显而易见属于一种无损伤的采样。”

猴脸识别需要解决的第一个难题就是建立猴脸数据库。相对于人脸数据库，猴脸图像的获取存在更大难度。郭松涛说，金丝猴不可能按照科研人员的意愿接受拍摄，这个是技术的主要难点。在野外数据采集的时候非常麻烦。因为采集野生动物数据的时候，可控性比较差，对于采集过程要求非常高。“我们到现在采集了数十万张照片，用来进行模型训练的有13万张照片。”

郭松涛介绍，理论上，“猴脸识别系统”一般只需要输入20只金丝猴的数据就可以了，每只金丝猴需要拍摄80到200张不同角度的照片就可以将系统模型完成，新的金丝猴个体再出现时会自动录入系统。“咱们这个系统最大特点就是能够自动化地识别个体，而且是不依赖物种的全天候的识别，它有自我更新、自我学习的功能。如果说你现在已经识别了100只猴子，你第二天还要看的时候，我们能很精准认出来谁是谁。如果有第101只猴子出现了，我们能知道这101只是新的，并且能让它自动进入到我们数据库里头。”

据介绍，这项技术不仅可以应用于多个类群的不同物种，还可实现夜间连续无碍观测。目前，该技术系统已经在包括金丝猴在内的灵长类的41个代表性物种和4种食肉动物群体进行了适用性验证，平均识别精度达94.1%。

猴子和人类都属于灵长类动物，那么，猴脸识别技术与人脸识别技术有什么关系？研究团队成员、西北大学信息科学与技术学院副教授许鹏飞说，它其实就是利用了神经网络原理。“（它的原理）其实通俗一点，就是机器学习；专业一点就是深度神经网络，仿人类的神经元，类似于我们人看到一个事物的时候，会经过神经元的多方面的计算，最后给我们人脑反馈给一个信息。我们的识别系统就类似于这样的一个过程。”

据介绍，这项技术获得3项国家发明专利，已经进入到应用推广的阶段，初步完成了“动物个体识别”系统的开发，并在多处秦岭金丝猴分布地用于多个种群、上千只个体的识别和记录，开始启动建立秦岭金丝猴个体信息库；同时，结合野外和圈养条件下识别动物的不同应用场景与需求，进行个性化识别功能的研发。

郭松涛说，它具有广阔的应用前景。“比如野生动物调查中的动物基数和动物的精准调查，比如笼养动物的管理以及农养家畜的管理和宠物管理，比如东北虎这种大型猫科动物的管理，我们很难接近它，就可以通过这种摄像设备对东北虎、华南虎这种猫科动物管理，来鉴定它目前在哪一块，是否是我们关注的（类似）这种的危险课题。”

原文链接;http://china.cnr.cn/yaowen/20210223/t20210223_525419171.shtml