科学家首次在鸟类上使用面部识别技术

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本文由Rehoo团队Leery原创，无授权禁转！(图片来自网络）

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作为计算机科学家的日常工作中，其他研究人员已经使用机器学习技术以高精度识别数字图像中的各个面部。是否有可能应用这些技术来识别个别鸟类？因此，建立了一个收集数据的工具：一种由啄木鸟和运动激活相机的喂鸟器。

图像分类是科技界的热门话题。像Facebook，Apple，谷歌这样的大公司正在积极研究这个问题，以提供视觉搜索，社交媒体帖子中的朋友自动标记以及使用你的脸解锁手机的能力等服务。执法机构也非常感兴趣，主要是识别数字图像中的面孔。

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当开始研究这个项目时，图像分类研究的重点是一种技术，该技术研究了图像特征，如边缘和相似颜色的区域。这些通常是可以组装成一些可识别对象的碎片。使用包含数百个类别和数万个培训示例的基准数据集，这些方法准确率约为70％。

最近的研究已转向使用人工神经网络，这些网络识别出自己的特征，这些特征对于准确分类最有用。神经网络非常松散地模拟人类大脑中神经元之间的通信模式。卷积神经网络，我们现在在与鸟类合作中使用的类型，以在视觉皮层上建模的方式进行修改。这使它们特别适合图像分类问题。

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其他一些研究人员已经尝试过类似的动物技术。威廉姆斯学院的计算机科学家Andrea Danyluk利用机器学习来识别个别发现的火蜥蜴。这是非常有效的，因为每个蝾螈都有独特的斑点图案。鸟ID的进展，虽然没有像大多数其他研究人员和公司一样有多少图像，但优势在于可以提高分类器的准确性。

所有的图像都是从相同的角度拍摄的，具有相同的比例并且属于有限数量的类别。总而言之，所在地区只有大约15种物种参观了这个喂食器。其中，只有10人经常访问，为训练分类器提供了有用的基础。有限数量的图像是一个明确的缺陷。当认识到图像中的鸟是山雀，卡罗莱纳州的狼，基于面部识别算法的早期项目实现了大约85％的准确度，这些足以让我们对这个问题感兴趣。

识别图像中的鸟类是“细粒度分类”任务的一个示例，这意味着该算法试图区分彼此略有不同的对象。例如，许多出现在喂食器上的鸟类的形状大致相同，所以即使对于有经验的人类观察者来说，告诉一个物种与另一个物种之间的差异也是非常具有挑战性的。当你试图识别个人时，挑战只会增加。对于大多数物种来说，根本不可能。列如啄木鸟具有不同的羽毛图案，但从个体到个体仍然大致相似。

因此，我们面临的最大挑战之一是标记数据以培训分类器的人工任务。然而，折叠翅膀上的斑点图案更加一致，最后，存储2450张八种不同啄木鸟的照片。在识别单个啄木鸟时，我们的实验达到了97％的准确度。但是该结果需要进一步验证。

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鸟类学家需要有关鸟类种群随时间变化的准确数据。由于许多物种在繁殖，越冬和迁徙方面对其栖息地需求非常具体，因此细微度数据可用于思考不断变化的景观的影响。然后可以将诸如绒毛啄木鸟等个体物种的数据与其他信息（如土地利用图，天气模式，人口增长等）进行匹配，以便更好地了解当地物种随时间的丰度。最近的研究表明，应该可以使用更多的图像组训练分类器，然后快速微调并且具有合理的计算要求以识别单个鸟类。像康奈尔鸟类学实验室的eBird这样的项目已经让一个小组科学家在实地监测人口动态，但这些数据中的大部分往往来自人口众多的地方，而不是来自科学家特别感兴趣的地方。自动监测站方法可以为涉及特定物种或特定位置的野生生物学家提供力量倍增器。这将扩大他们以最少的人为干预收集数据的能力。