面部识别技术主要与监视和人脸认证等用途相关,但科学家们相信他们已经找到了它的新用途——拯救海豹。 科尔盖特大学的一个研究小组开发了 SealNet,这是一个海豹面部数据库,通过拍摄缅因州卡斯科湾的数十只斑海豹照片创建。该团队发现该工具识别海洋哺乳动物的准确率接近 100%,这对于拥有数千只海豹的生态系统来说是不小的成就。 高露洁大学生物学教授兼团队成员 Krista Ingram 说,研究人员正在努力扩展他们的数据库,以供其他科学家使用。她说,扩大数据库以包括稀有物种,如地中海僧海豹和夏威夷僧海豹,有助于为拯救这些物种的保护工作提供信息。 英格拉姆说,对海豹面部进行分类并使用机器学习来识别它们也可以帮助科学家更好地了解海豹在海洋中的位置。 “了解它们的分布,了解它们的模式确实有助于为海岸保护工作提供信息,”她说。 “对于移动频繁且难以在水中拍摄的移动海洋哺乳动物,我们需要能够识别个体。” SealNet 旨在自动检测图片中的人脸,根据眼睛和鼻子形状等面部模式对其进行裁剪和识别,就像人类一样。高露洁研究人员表示,一种用于灵长类动物的名为 PrimNet 的类似工具以前曾用于海豹,但 SealNet 的表现优于它。 高露洁团队于 4 月在科学杂志《生态与进化》上发表了他们的发现。该报称,他们处理了 400 多只海豹的 1700 多张图像。 该论文指出,“使用 SealNet 软件可以轻松处理大量图像数据,这为发展中的保护技术领域的海洋哺乳动物的生态和行为研究提供了重要工具。” 斑海豹是美国保护成功的典范这些动物曾经在新英格兰受到赏金,在 19 世纪和 20 世纪初,那里的渔民普遍将它们视为害虫。但在 10 月份满 50 周年的《海洋哺乳动物保护法》为它们提供了新的保护——数量开始回升。

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