一種新的準備數(shù)字照片進行分析的自動化方法將幫助野生動物研究人員，他們依靠照片通過動物獨特的標記來識別單個動物。賓夕法尼亞州立大學的野生動物生物學家與云計算服務(wù)公司微軟Azure的科學家合作，利用機器學習技術(shù)來改進將照片轉(zhuǎn)化為野生動物研究有用數(shù)據(jù)的方式。描述這項新技術(shù)的論文發(fā)表在《生態(tài)信息學》雜志的在線版上。
賓夕法尼亞州立大學生物學助理教授、野生動物研究所首席科學家德里克李說：“許多研究人員在工作中需要識別和收集特定個體的數(shù)據(jù)，例如估計生存、繁殖和鍛煉情況。許多研究人員沒有使用標簽和其他可能干擾動物行為的人類應(yīng)用標記，而是拍攝動物獨特標記的照片。我們有模式識別軟件來幫助分析這些照片，但是照片必須手動準備進行分析，因為我們經(jīng)常拍攝成千上萬張照片，這會造成嚴重的瓶頸。"
李使用照片作為正在進行的大規(guī)模研究的一部分，以了解東非3000多只長頸鹿的出生、死亡和運動。他和他的團隊拍攝了每種動物獨特且不變的斑點圖案的數(shù)碼照片，以在它們的一生中識別它們。然而，在通過模式識別軟件處理圖像以識別個人之前，研究團隊必須手動剪切出每張照片或繪制感興趣的區(qū)域。Lee與來自微軟的科學家合作，提供了一種新的圖像處理服務(wù)，該服務(wù)使用部署在微軟Azure云上的機器學習技術(shù)來自動執(zhí)行這一重要且耗時的過程。
利用計算機算法來檢測物體，微軟團隊訓練了一個程序，通過使用已經(jīng)手動注釋的現(xiàn)有照片來識別長頸鹿軀干。該程序使用主動學習過程進行迭代改進，其中系統(tǒng)向能夠快速驗證或糾正結(jié)果的人顯示新圖像上的預(yù)測裁剪框。然后將這些新圖像反饋給訓練算法，進一步更新和改進程序。由此產(chǎn)生的系統(tǒng)以非常高的精度識別長頸鹿軀干在圖像中的位置，即使長頸鹿是圖像的一小部分或者它的軀干被植物遮擋。
“該系統(tǒng)實現(xiàn)了對長頸鹿軀干近乎完美的識別，而無需昂貴的硬件要求，例如專用的高性能圖形處理單元，”Lee說?！癆zure團隊能夠自動完成我們工作中這一繁瑣的方面，真是太棒了。過去，我們花了一周時間處理調(diào)查后的新圖像，現(xiàn)在只需要幾分鐘就可以完成。這個系統(tǒng)讓我們更接近從照片中完全自動識別動物?！?
新系統(tǒng)將大大加速李對長頸鹿數(shù)量的研究，由于棲息地的喪失和非法捕殺肉類，長頸鹿在非洲的數(shù)量正在迅速下降。
“長頸鹿是大型動物，它們覆蓋的距離很遠，所以我們自然會使用大數(shù)據(jù)來了解它們在哪里做得好，在哪里做得不好，以及為什么這樣做，這樣我們就可以保護和連接對長頸鹿保護很重要的區(qū)域，”李說。“我們需要新的工具來實現(xiàn)這一目標，并與Azure技術(shù)的諧波相結(jié)合，使我們的工作成為可能?！?
這個過程對研究其他具有獨特識別模式的動物的研究人員也很有用，包括一些野貓、大象、蠑螈、魚、企鵝和海洋哺乳動物。該系統(tǒng)可以訓練識別照片，并將其切割到這些物種特有的感興趣區(qū)域。
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