熊猫可用人脸识别?大熊猫迎来熊生高光时刻,以后终于可以认清我了

白交 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

大家好,一开始看到这个研究的时候,我的表情是这样的:

熊猫可人脸识别?大熊猫迎来熊生高光时刻,以后终于可以认清我了

嗯?大熊猫?大熊猫不都是长得一样吗?……一样的可爱!(满满的求生欲)

然而再一细看,我发现这个研究对对熊猫脸盲症患者,太友好了。

以后再也不用担心认不清熊猫了。

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这项神奇的技术,就是:大熊猫识别

也就是将人脸识别技术运用到了大熊猫身上。

最近,中国大熊猫大学——西华师范大学大熊猫研究团队,发表了关于该方向的系列论文。

其中一篇名为“利用深度学习技术进行动物个体识别:以大熊猫为例。”研究了大熊猫个体识别的技术问题。

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熊猫脸识别?

论文核心,是采用深度学习技术,以一种基于CNN的人脸识别模型来识别大熊猫。

并且,目前已成功建立大熊猫面部识别网络。

我感觉,以后都是飘着去看大熊猫的(指点江山状)。

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这项研究主要两大亮点:

  • 数据集是来自四川3个基地的圈养大熊猫。通过数码相机与手机拍摄大熊猫的多样特征。尤其需要较清晰的获取其面部特征,特别是在进食、休息、嬉戏这些特定的动作捕捉。最终是由6位学生、用时7天拍摄了近6.5万张样本照片。(这种科研的努力劲儿,确实令人佩服。)
  • “熊脸识别”率高达95%:经过漫长的数据的筛选与识别网络的调试,目前识别率可以达到95%。

该研究团队的张晋东教授表示,前后对于技术的攻关花费了约半年时间,最终这才有了识别模型的成功与如此高的识别率。

当然这其中,离不开来自数学与信息学院郑伯川教授团队的支持。

一个负责熊猫数据采集,一个负责识别技术。通力合作,才有如今结果。

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如何实现?

跟许多深度学习技术的模式一样,这项工作主要分为三个步骤:数据收集——模型训练——模型验证。

首先第一步,在上文中也提到。就是收集来自3个基地的25只圈养大熊猫的图像。

拍照的时候呢,要离大熊猫至少5米远,以免打扰到它们,然后利用手机或相机的变焦功能来获取熊猫面部的照片。

大熊猫的脑袋向上向下或者倾斜的角度最好不能大于30°,因为这样拍出来的照片质量不好。注意到这点之后,在筛选一些面部表情丰富,特定姿态的照片就作为数据集啦。

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第二步呢,对模型的训练

本研究使用的识别网络是VGGNet,它是一种卷积神经网络。

VGGNet由5个卷积模块,3个全连接层和一个软-max连接层组成。

此次数据集有65000张大熊猫面部图像,平均每只4300张。将其中39000张照片作为训练集,19500张用来验证,以及6500张照片作为模型的校准。

对于模型训练,他们使用了Tensorflow工具箱,利用GPU NVIDIA Quadro P5000(16GB)进行训练。

为了加快识别网络的收敛速度,解决深度网络的不稳定梯度问题,他们采用了Xavier初始化方法。初始批量大小设置为128,学习率设置为0.001。

最后,在25万次迭代之后停止训练。

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接着,我们来到了最后一步,就是模型验证。

除了已有的19500张验证集之外,他们还从中国大熊猫保护研究中心(CCRCGP)卧龙基地收集的10个个体的3000张图像用来验证模型识别未知个体的能力。

最终,这项实验达到了95%的识别一般个体的准确率。

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为何要搞熊猫脸识别?

这也改变了之前识别和监测大熊猫的传统方法。

比如:

1、 基于经验的人工视觉识别

其实就是靠你的脚力,眼力以及各大感觉支撑。这对于一般人比如我来说,仅仅是眼力就是不可能实现滴。

而对于专业的研究人员来说,这样的方法简单,效果也好,但若是长期研究或者研究个体数量多的大熊猫种群,这项工作就显得庞杂了。

你想,熊猫越多,你要记住每个熊猫的特征也就越多,错误率也就会越高。

这实在是太难了,太难了。

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除此以外,也还有一些相对高级的办法。

2、 距离-咬节法

涨知识!咬节,就是大熊猫粪便中的竹茎,被认为带有大熊猫的生物体征。

研究人员通过批量测量咬节的长度,来区分大熊猫个体。这个方法简单实用,可以反应大熊猫种群时间变化特征。但是大熊猫的移动距离受到多种因素的影响,很难获取区别不同个体的阈值。

3、 分子生物学法

换句话说,就是提取大熊猫粪便里的DNA来识别熊猫个体。

但是这个粪便一定要是新鲜的,才有效,那么在野外就很难实现这一方法。同时也会消耗很多的人力和物力。

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4、 GPS定位项圈跟踪

顾名思义,就是对需要监测的个体麻醉并佩戴GPS项圈。

这样的话,就能够准确追踪,并能实时获取需要的行为数据。

且不说项圈寿命短成本高,这对数量大的熊猫种群也不友好,而且还要捕捉大熊猫,这当中要是出现什么差池,谁也担当不起呀。

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所以呢!这些方法都存在一定的局限性,给野生大熊猫的保护工作,也就是张晋东团队的初衷增加了不少难度。

于是,就出现了这样一种方法,既可以精准识别,而且也不易受到其他自然因素的影响,可以大范围的使用监测。

张晋东教授表示:“熊脸识别”可以应用到两方面。

一方面是圈养大熊猫,可以为各个大熊猫建立它们的ID,这既方便管理人员的统一管理,也方便游客们对每只个体的识别、了解。

另一方面,也是我们所更加重视的方面,即野生大熊猫的保护工作,我们下一步工作将考虑结合目前在野外监测中应用广泛的红外相机,收集更多的野生大熊猫个体照片,对这些数据进行识别,从而建立野生大熊猫种群身份库,并实现及时监测和大数据分析。

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网友怎么说?

在这项研究出炉以后,不少网友表示:再也不会傻傻分不清啦!

当然,还有一些有趣的评论。

有实用派的盆友:

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有机灵派观点:

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还有角度新奇的:

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当然,不可否认的是:团子终于迎来了它熊生的高光时刻。

这一技术也是熊猫生态管理人员的福音,也为野生大熊猫保护工作展开提供了有力的工作支持。

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One more thing

只是还有一个问题:

熊猫脸识别,到底应该归属于是熊脸识别?还是猫脸识别?

也就是说,熊猫到底是猫?还是熊?

按照主流观点,熊猫应该归属于“熊”,所以这算是熊脸识别的分支。

不过,这里面也有个小插曲:

据动物学家夏元瑜35年前写的随笔《一错五十年——为猫熊正名》

文章提到,抗战时期四川某博物馆的一个历史插曲:应该由右到左的标示被搞错了方向,原本的“猫熊”也就因而被误读为“熊猫”。

嗯,所以较真的话,国宝应该被叫做“猫熊”……

参考

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S000632071931609X

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