这个系统最大特点就是能够自动化的识别个体 ， 无需依赖物种的全天候识别 ， 系统有自我更新自我学习的一个功能 。 郭松涛说 ， 例如你现在已经识别了100只猴子 ， 第二天还需回看时 ， 我们能很精准的认出来它是谁 。 如果有第101只猴子出现了 ， 我们能知道这第101只是新的猴子 ， 并能让它自动录入数据库 。
据介绍 ， 这项技术不仅可以应用于多个类群的不同物种 ， 还可以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种肉食动物群体进行了适用性验证 ， 平均识别进度达94.1% 。
猴子和人类都属于灵长类动物 ， 猴脸识别技术和人脸识别技术有何关联也成为了关注的焦点 。
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介绍 ， 这套猴脸识别系统和人脸识别逻辑上是类似 ， 其难点主要是在于识别和野外监测 。 因为野外的环境变化很大 ， 非可控 ， 对监测的性能要求很高 。
“猴脸识别类似于人的多胞胎识别 ， 但是目前人类很少做这种识别 ， 几乎就很少见到 。 ”许鹏飞说：“猴脸识别技术的突破点就是对于这种相似个体的准确识别 ， 我们后期的研究成果专门设计了一套识别模型提取猴脸这种精细、有区分性特征的样本 ， 来提高它的识别准确率 。
据了解 ， 这项技术已获得3项国家发明专利 ， 极大提高了个体数据分析效率 ， 为动物学研究提供了新的技术方案 ， 也为实现野生动物保护和智能管理提供了可靠的技术支撑 。
研究团队表示 ， 这个技术具有广阔的应用前景 。
郭松涛认为 ， 这项技术将来可应用到野生动物调查中的动物基数等动物数据的精准调查以及家畜和宠物管理等 。 他说：“对于东北虎、华南虎这种大型猫科动物的管理 ， 日常监测时很难接近它 ， 就可以通过这种技术来精准监测它目前所在的位置 ， 是否属于危险个体 。 ”

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