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人脸识别不仅适合人类还可以识别熊和牛线切割机

时间:2022/09/03 18:59:07 编辑:

人脸识别不仅适合人类,还可以识别熊和牛。

旧金山(CNN商业)普通人很难区分Dani,Lenore和Bella:他们都穿着时髦的模糊棕色外套,并且享受许多相同的活动,例如在冰冷的水中玩耍,偶尔翻录除了新鲜捕获的鱼。

梅勒妮·克拉珀姆(Melanie Clapham)不是普通人中国机械网okmao.com。作为熊生物学家,她花了十多年的时间研究这些灰熊,这些灰熊生活在加拿大不列颠哥伦比亚省的莱恩特莱特(Knight Inlet),并通过关注那些使它们与众不同的小事情来认识谁是谁。

她说:“我运用个人特征-例如,一只熊的耳朵有缺口或鼻子上有疤痕。”

但是克拉珀姆(Clapham)知道大多数人对细节一无所知,而熊的外观在一年的过程中发生了巨大变化,例如当他们穿上冬大衣并在晾晒前变胖时,这使得区分它们变得更加困难,说,太妃糖和金发碧眼的泰迪。

她解释说,追踪单个熊很重要,因为它可以帮助研究和保护该物种。知道哪只熊是哪只熊,甚至可以帮助解决一些问题,例如弄清某种灰熊正在进入垃圾桶或袭击农民的牲畜。几年前,Clapham开始怀疑通常用于识别人类的技术是否能够提供帮助:面部识别软件,该软件可以将一幅图像中的不同面部特征与另一幅图像中的面部特征进行比较。

Clapham与两名位于硅谷的技术人员合作,共同创建了BearID,它使用面部识别软件来监视灰熊。到目前为止,该项目已使用AI单独识别了132只动物。

尽管面部识别技术被 称为一种识别人类的工具,但由于存在有关隐私,准确性和偏见的众所周知的问题,因此备受争议, BearID是使其适应野外动物的多种努力之一。农场。支持这项技术的人,例如克拉珀姆(Clapham),说这是一种更便宜,更持久,侵入性更强的方法(对于动物如熊等动物,危险性较小),而不是例如系上项圈或刺耳以系上RFID。标签。

建立一个复杂的数据集

对于同时还是维多利亚大学博士后研究员的克拉珀姆来说,将熊和人工智能结合在一起的兴趣已经存在了多年。她于2017年加入Wildlabs.net,该网站将保护主义者与科技界的人们联系起来。在那儿,她很快遇到了埃德·米勒(Ed Miller)和玛丽·阮(Mary Nguyen),这两位是加利福尼亚州圣何塞(已婚)的科技工作者,他们对机器学习和通过实时网络摄像头在另一个受欢迎的熊聚会,在阿拉斯加卡特迈国家公园的布鲁克斯瀑布上观看灰熊感兴趣公园。

此后,这三个人从Knight Inlet和Brooks River收集了数千张熊的照片,以创建数据集,并改编了称为Dog Hipsterizer的现有人工智能软件(自然用于在狗的照片上添加傻傻的胡须和帽子)以发现熊的面孔。他们的形象。一旦检测到脸部,他们还可以使用AI识别特定的熊。

米勒说:“它比我们做得更好。”

到目前为止,BearID收集了4,674张灰熊的图像。Clapham说,其中80%的图像用于训练面部识别系统,其余20%用于测试。根据她和她的合作者最近发表的研究,该系统的准确性为84%。但是,您试图识别的熊必须已经在组的相对较小的数据集中。

牧场上的面部识别

当BearID在野外给人们起名字时,乔·霍格兰(Joe Hoagland)也在牛牧场上尝试这样做。堪萨斯州莱文沃思的牧场主霍格兰(Hoagland)正在开发一个名为CattleTracs的应用程序,他说,该程序将使任何人都能捕捉牛的照片,并将其与GPS坐标以及照片的日期一起存储在在线数据库中。同一只动物的后续照片将能够与以前的照片相匹配,从而随着时间的推移帮助追踪它们。

他解释说,肉牛在他们的一生中会经历许多不同的人和地方,从生产者到牧场经营,再到饲料喂养,再到肉类包装工厂。它们之间没有太多的跟踪,这使得很难调查诸如动物性疾病之类的问题,这些问题可能毁灭牲畜并可能伤害人类。Hoagland希望该应用在今年年底前可用。

他说:“能够追踪到这种患病的动物,找到其病源,对其进行隔离,进行接触者追踪-我们所说的冠状病毒都是我们可以对动物所做的事情。”

Hoagland与堪萨斯州立大学的教授KC Olson取得了联系,后者将学校的兽医科学和计算机科学领域的专家召集到一起,以收集牛的照片,以创建用于训练和测试AI系统的数据库。他们在三月份建立了概念验证系统,其中包括135,000幅图像,其中包含1,000头年轻肉牛的图像;奥尔森说,无论以前是否看过动物,识别动物的准确性为94%。

他说,这远比他在使用RFID标签和读取器时看到的要好得多,RFID标签和读取器在牲畜密集包装时可能无法正常工作。

他说:“这是准确性上的重大飞跃。”

偷猎者的黄金

尽管动物的面部识别并不像人类那样充满隐私,偏见和监视问题,但仍需要考虑一些独特的问题。

例如,虽然监视技术可以帮助保护动物,但也可以将其用于对付动物。Wildbook.org的联合创始人兼董事Tanya Berger-Wolf是野生动物研究项目的一个AI平台,他强调了对经过审查的动物进行动物数据访问控制的重要性。

她说:“对科学家和保护经理来说,最大的好处是对野生动物的偷猎者也是金。”

那是因为偷猎者可以使用动物的图像以及可能附加在照片上的GPS坐标等数据来查找它们。

训练AI网络也很困难,要从多个角度,在不同的光照条件下,没有植物等障碍物的情况下收集大量个体动物的图像来训练AI网络。

密歇根州立大学计算机科学教授Anil Jain对此了解最多:他和他的同事研究了 如何使用面部识别软件来识别狐猴,金猴和黑猩猩–希望是帮助追踪濒临灭绝的动物和停止贩运动物。他们在2018年发布了一款名为PrimID的Android智能手机应用程序,该应用程序使用户可以将自己的灵长类动物照片与数据库中的灵长类动物照片进行比较。

不再从事该项目的贾恩(Jain)说,收集足够的动物照片特别棘手-特别是对于狐猴,它们可能会聚在一棵树上。他指出,可以用数十万人的数百万张照片来训练人类的面部识别网络。迄今为止,BearID仅依赖Jain研究的一小部分。

克拉彭(Clapham)说,她拥有一些熊的图像要多于其他熊,因此她的团队正试图获取更多在数据集中代表性较少的熊。研究人员还希望对来自摄像头陷阱的镜头进行AI系统训练,摄像头陷阱是配备有传感器和照明灯的摄像头,被放置在荒野中,动物可能在其中徘徊并触发录像。他们正在考虑BearID如何也可以超越熊而进入其他动物。

克拉珀姆说:“实际上,任何物种我们都可以获得良好的训练数据,因为我们也应该有可能发展这种类型的面部识别。”

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