“雄兔脚扑朔，雌兔眼迷离；双兔傍地走，安能辨我是雄雌？”小时候学《木兰辞》，从没思过辨别动物雄雌是什么难事儿。直到上了大学运转作念科研才发现，在动物学鸿沟，这还确凿个让东说念主头大的问题。
今天，就和人人聊一聊怎么进作为物的个体识别。
为啥非得辨雄雌？
个体识别是开展动物作为和动物生态探讨的基础，亦然野生动物生态和保护探讨的要津。然而，怎么高效、精确地识别动物个体却是一个困扰了科学家们近百年的难题。
之是以要这么作念，是因为思开展动物生态学探讨，就需要弄清澈三个中枢问题：1.（这个所在）当年的动物当今还有吗？2.有若干？3.都在哪？
然而，旷野的动物们数目极度且溜达世俗，它们可不会老憨雄厚摆好 pose 等你去找，更不会心应许意让你粗率去捕快它们的私生涯——毕竟它们素性警醒、踪迹装束，甚而好多照旧在夜间才出来作为。若是不烦闷碰到羚牛、熊、河马这些性格大的家伙，还没等你认出它的雄雌，搞不好它仍是和你比划上几招了。
另外，要了解动物的作为民俗和作为背后的动机以及旨趣，也必须在对动物群体进行探讨时明确个体身份。这就好比你要了解小明和小强为啥打架，当先得在一群孩子中认出他俩才行。
比起辩别东说念主类小孩，野生动物群体中的个体识别难度要大得多。就拿同是灵长类的川金丝猴来说，头部器官溜达与东说念主类一样，面部特征是有共性的。但东说念主类面部毛发极度，五官特征愈加清澈。而山公面部毛发浓密，且毛发区域相对更彰着，纹理特征更复杂。除非永久与它们夙夜共处，不然在旷野环境中很难迅速分辨出不同个体。
猜一猜，这些像片里究竟是一个猴照旧七个猴？谜底是 18 只猴！图片来源：陕西省动物探讨所赵海涛
永久以来，个体识别的数据采集主要依靠“一笔、一册、一千里镜”，但这种传统的东说念主工不雅察式纪录相配依赖不雅察者本身的申饬，并极地面受制于天气、地形等当然条目，数据采集的可靠性、服从和连气儿性都难以保险。况且，探讨过程是十分粗重和危急的，关于科学家们来说，旷野的日子真不好过。
分餐露宿、航海梯山是开展野生动物保护责任的日常 图片来源：陕西省动物探讨所赵海涛
怎么才能辨雄雌？
老话说得好：只有肯精心，宗旨总比困难多。
近半个世纪以来，科学家们开动脑筋思出了不少步伐。简短来说，大要可分为三类。
第一类，诈欺动物本身独有的特征进行识别，主要包括体型、气息、毛色、斑纹、叫声、踪迹、DNA 等。举例在动物日常饲养责任中，饲养员不错通过肉眼不雅察动物的外貌特征来进行个体识别，但这么的步伐需要相关东说念主员具有丰富的申饬才行，适用于动物数目未几的情况。而在旷野，科学家们不错通过采集动物的毛发、粪便等生物学样本提真金不怕火 DNA，诈欺 DNA 分子记号时代进行鉴别，然而这种步伐资本很高，时效性也不彊。此外，还可通过在旷野不雅察动物踪迹的模式、大小、步态等，来分析动物的物种、体型、性别甚而年事等信息，但这关于责任主说念主员的专科学问储备要求很高，而且主不雅流弊也会很大。
金雕（A）的虹膜；戴胜（B）头上的冠羽；雪豹（C）身上的黑点；大熊猫（D）的声纹；小熊猫（E）的面部斑纹；斑马（F）身上的条纹；大象（G）鼻子上的鼻纹都是其唯一无二的典型特征 图片来源：赵海涛 皆晓光蒲志勇何鑫等提供
第二类，诈欺东说念主为记号进行识别，通过对动物个体施加东说念主工记号物来进行远隔。常见步伐的主要有：环标法、刺纹法、烙迹法、染料记号法和注入微电子芯片等。举例，不错给鸟类或者家禽带上脚环，给老虎或者山公捎带项圈，给猪或牛等六畜打上耳标等，但这些步伐可能会给动物的作为形成未便，况且容易零散。至于在动物身体上刺纹身或烙迹，多见于早期的畜牧衍生，太过烦燥，会对动物身心形成伤害，当今仍是很少使用了。
而诈欺低频或高频射频识别时代（Radio Frequency Identification，简称 RFID）的微电子芯片应用较为世俗，它通过电磁场传输数据来识别标签中存储的动物个体身份信息，以袖珍芯片的表情附着、粘贴或植入指标体内。这一时代主要应用于小群居动物个体身份识别，但在多指标同期识别时服从欠佳。
捎带 GPS 定位项圈的雌性川金丝猴 图片来源：陕西省动物探讨所赵海涛
陕欧好意思县国度当然保护区的每一只朱鹮出死后都会在脚上捎带环标，这么责任主说念主员就能清澈地了解它的珍贵身世信息 图片来源：陕西省动物探讨所赵海涛
FRID 器具 图片来源：陕西省动物探讨所赵海涛
第三类，诈欺红皮毛机拍摄的图像（或视频）来识别动物个体。跟着数码成像时代的不休超越和红皮毛机修复的国产化，这种步伐仍是在国内普及。诈欺红皮毛机不错对预设区域结束永久抓续不雅察，从而便于赢得那些踪迹装束或是夜行性动物的数据。举例，感官机敏、作为装束等特性使得大型猫科动物的作为探讨十分困难，红皮毛机能捕捉到多数闲居无法不雅察的直不雅信息，为咱们了解这些玄生动物孝敬渊博。
其次，使用红皮毛机进行不雅察具有较好的遮蔽性，不错大大裁减东说念主为作为对动物的影响。此外，比较于通过动物陈迹进行识别，拍摄到的影像数据愈加直不雅可靠，且数字化的影像数据便于存储和疏通。
图片来源：参考文件[8]
关联词，布设多数红皮毛契机产生海量数据，即即是有申饬的科研东说念主员也至少要破钞 4 到 5 个小时，才能从被识别过的个体影像、像片贵寓中获取少许的灵验作为数据。濒临未记号和识别过的指标，科学家们也只可对这些海量信息“独力难支”。
AI 也能辨雄雌？
既然数据采集和分析干起来太累，那能不可让机器代劳呢？
近十年来，跟着诡计机科学和东说念主工智能时代的迅速发展，以及大范围图像数据集的出现和诡计修复才能的不休增强，以卷积神经荟萃（convolutional neural network，CNN）为代表的深度学习时代在动物识别中取得了巨猛弘扬。科学家们先后结束了多种动物在旷野条目下的物种识别、数目统计、作为检测、栖息地不雅测等智能化、无东说念主化责任，不仅从简了多数东说念主力与时辰，更提高了精确度。
诈欺深度学习时代开展动物个体识别相关责任 非洲企鹅（a），斑马（b）,黑猩猩（c）,家猪（d）,奶牛（e），钞票豹（f），大熊猫（g）,亚洲黑熊（h）图片来源：参考文件[8]
CNN 是一种学习服从很高且易于查验的深度学习模子。在 CNN 基础之上，通过对卷积层、池化层、全权衡层等结构的轮换与优化，大约加强对图像的特征提真金不怕火，并通过调换荟萃层数加强学习才能，进一步查验诡计机提高识别性能。此外，CNN 还不错衔尾其他神经荟萃架构，如基于轮回神经荟萃（Recurrent Neural Network, RNN）的 LSTM 算法（也称为诟谇期记忆荟萃，是一种时辰递归神经荟萃，稳妥于处罚和揣摸时辰序列中终结和蔓延相对较长的艰苦事件）、GAN 算法（即生成起义荟萃，由生成荟萃(Generator)和判别荟萃(Discriminator)构成；两个荟萃互相起义，查验过程中最终的指标是生成接近真确数据的样本）等，增强特征提真金不怕火才能，进一步优化荟萃结构，提高识别准确度。
通过 CNN 进作为物识别简化历程图 图片来源：李勃画图
2020 年，西北大学郭松涛团队在永久对金丝猴群体特征探讨扫尾的基础上，诈欺神经荟萃旨趣，提议具相温煦机制的深度神经荟萃模子，初次开辟出基于 Tri-AI 时代的动物个体识别系统。该系统结束了对野生个体的准确身份识别和连气儿追踪采样，现时已在灵长类的 41 个代表性物种和 4 种食肉动物群体进行了适用性考据，平均识别精度达 94.1%。更锐利的是，Tri-AI 系统还能兼容夜视影像的分析，结束全天候的动物探讨。
Tri-AI 动物个体识别系统的责任过程 图片来源：参考文件[11]
当年唐僧若是有了这套系统，那《西纪行》里真假好意思猴王的故事怕是要改写了。
辨清雄雌颖悟啥？
即便猴脸都能靠 AI 自动识别了，科学家们依然莫得骄横。
他们还将卫星遥感与深度学习衔尾进行物种识别，况且应用于羚牛、布氏斑马等野生动物监测，东说念主们不错通过这些卫星遥感数据对物种死字率进行看望并评估潜在死字风险，甚而不错汉典追踪抑遏野生动物的造孽作为。
诈欺 AI 时代无东说念主机大约快速准确地分辨出画面中的监测指标 图片来源：参考文件[12]
此外，科学家们还尝试开辟基于深度学习的无东说念主机检测步伐。诈欺无东说念主机与 CNN 衔尾搭建的半自动检测步伐，对非洲大草原上的长颈鹿、非洲象等动物进行不雅测，不仅在服从上有很大提高，精确度也有所提高。另外，科学家们已不再局限于静态图像的AI识别，正致力于开辟大约表露动态视频数据的 AI 模子了。
如今，借助 AI 时代的深度会通，动物身份识别时代已能结束对单个动物制定生息缱绻、进行疾病截止、开展动物作为学探讨及动物种群预估等，在改日的精确畜牧衍生、食物安全溯源以及生态保护等方面，这类时代有着渊博的应用后劲。
借助该时代，咱们甚而不错给动物群体中的每只动物都赋予明确的身份。设思一下，在不久的将来，不管是在动物园照旧旷野，提起手机对着手舞足蹈的动物一扫，屏幕上就会跳出它们的姓名、性别、敬爱怜爱、家眷谱系等，甚而每一个动物的身世传说都尽在你的掌中，那将会是一种什么样的谨记体验？
致谢：
感谢西北大学李保国种植团队和陕西省动物探讨所赵海涛探讨员等诸君师友为撰写本文提供的文件、图片贵寓和可贵主见欧洲杯体育。