警察は監視カメラからのデータを流し込み、顔認識ソフトウェアを使用して危険をつかむ犯罪ショーから何かのように聞こえます。 しかし、現在、研究者は、このソフトウェアをマダガスカルの森林での使用に適応させ、絶滅危ed種のキツネザルの居場所を特定し追跡しています。
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BBCが報告しているように、LemurFaceIDとして知られるソフトウェアにより、科学者は霊長類をより効果的に追跡して保護することができます。 このソフトウェアは、個々のキツネザルとデジタル写真を97％以上の精度で区別できます。 研究者は、このツールが種の保全を改善すると同時に、個々のキツネザルを識別するより人道的で非侵襲的な方法を提供することを望んでいます。 チームは最近、ジャーナルBioMed Central Zoologyに研究成果を発表しました。
キツネザルを追跡するために、科学者は伝統的に個々の動物を捕らえてタグ付けしました。 彼らは、身体の大きさ、体の大きさ、マーキング、顕著な傷跡または怪我などの身体的特徴を分類しました。 しかし、これらのキツネザルの外観が経時的に変化するのを追跡することは、時間がかかり、やりがいがあり、長期の研究を妨げています。
「キツネザルの研究で使用される一般的なアプローチに特に満足していませんでした」と同論文の共著者であるレイチェル・ジェイコブスはBBCに語った。 「[S] oは、アカハラキツネザルとは異なる何かをすることを目指しており、コンピューターサイエンスの協力者の専門知識を求めました。」
このソフトウェアを開発するために、ジョージワシントン大学の生物学人類学者であるジェイコブスは、ミシガン州立大学の生体認証の専門家であり著名な教授であるアニルジェインになりました。
コンピューターサイエンス部門のJainと彼の学生は、主にマダガスカルのラノマファナ国立公園で撮影された80頭のアカハラキツネザルの462枚の画像で構成されるデータセットを作成しました。 研究者は、ソフトウェアの能力を拡大するのを助けるために、他のキツネザル種の190の追加画像も含めました。 個人を識別するために、LemurFaceIDは最初に目を識別し、次に画像内の周囲の各ピクセルの特性を分析します。
「人間のように、キツネザルはこのシステムで認識できる独特の顔の特徴を持っています」とジャインはMSUに語ります。
新しいソフトウェアは、キツネザルの研究者や自然保護論者に、キツネザルを長期にわたって追跡するための新しいツールを提供します。 長期データは、乳児や少年の死亡率など、人口の増減を測定するための重要な指標を研究者に提供します。
ソフトウェアはまた、大きな目の霊長類の違法な捕獲に対する戦いを支援することができます。 鮮明なデジタル画像のみで、地元の人や観光客は、目撃情報を法執行機関や研究者に報告して、捕獲されたキツネザルをすばやく特定できます。
研究者は、LemurFaceIDが、さまざまな顔や皮膚のパターンを持つ他の哺乳類を保護するように適応できると考えています。 JainはMSU Todayに、このソフトウェアはクマ、レッサーパンダ、アライグマ、ナマケモノで動作する可能性があると考えていることを伝えます。
