Ученые из Оксфордского университета (Великобритания) совместно с японскими коллегами из Киотского университета разработали систему ИИ для распознавания и отслеживания лиц отдельных шимпанзе в дикой природе. Новое программное обеспечение позволит исследователям и специалистам по охране дикой природы значительно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на анализ видеоматериалов.
Используя возможности машинного обучения, становится возможным изучать поведение в долгосрочной перспективе, например, наблюдая, как меняются социальные взаимодействия группы обезьян в течение нескольких поколений.
Компьютерная модель была обучена с использованием более 10 миллионов изображений, предоставленных Институтом исследований приматов (PRI) Киотского университета, из видеоархива диких шимпанзе в Гвинее, Западная Африка. Новая программа - первая, которая непрерывно отслеживает и распознает приматов в широком диапазоне поз с высокой точностью и в сложных условиях, таких как слабое освещение, плохое качество и размытость изображения.
Система распознаёт обезьян с точностью 92,5%. При распознавании пола точность достигает 96,2%.
Система отличается от предыдущего программного обеспечения для распознавания лиц приматов тем, что его можно применять к видеоматериалам с ограниченной предварительной обработкой, что экономит время и ресурсы.
Хотя данная система ориентирована на шимпанзе, программное обеспечение может применяться к другим видам животных, и помогать внедрению систем ИИ для решения целого ряда проблем в науках о дикой природе.
https://www.sciencedaily.com/releases/2019/09/190904165232.htm