シール用の顔認識ソフトウェアの紹介| 化学

アザラシを見て考えたことがありますか、昨日見たのと同じアザラシですか？ まあ、新しいシール顔認識技術に基づいたそのためのアプリがすぐにあるかもしれません。 SealNetとして知られています、このシール顔発見システムは、ニューヨークのコルゲート大学の学部生のチームによって開発されました。

認識に適合した他のテクノロジーからインスピレーションを得る 霊長類 と クマ、コルゲート大学の生物学者であるクリスタイングラムは、深層学習と畳み込みニューラルネットワークを使用して1つのシール面を別のシール面と区別するソフトウェアの開発に学生を導きました。 アザラシネットは、ゼニガタアザラシを識別するように調整されています。ゼニガタアザラシは、運搬中の海岸でポーズをとるのが好きな種です。

チームは、シール面を識別するためにソフトウェアをトレーニングする必要がありました。 「私はそれに写真を与えます、それは顔を見つけます、 [and] 標準サイズにクリップします」とIngramは言います。 しかし、その後、彼女と彼女の生徒は、鼻、口、目の中心を手動で識別しました。

このプロジェクトでは、チームメンバーがメイン州のカスコ湾周辺で2年間に2,000枚以上のアザラシの写真を撮りました。 彼らは406の異なるシールを使用してソフトウェアをテストし、SealNetが85％の時間でシールの面を正しく識別できることを発見しました。 その後、チームはデータベースを拡張して、約1,500のシール面を含めました。 データベースに記録されているアザラシの数が増えると、識別の正確さも増すはずだ、とイングラムは言います。

ただし、すべての技術と同様に、SealNetは間違いありません。 ソフトウェアは、他の体の部分、植生、さらには岩のシール面を見ました。 あるケースでは、イングラムと彼女の生徒たちは、岩とアザラシの顔の間の不思議な類似性をダブルテイクしました。 「「[The rock] シールの顔のように見えました」とイングラムは言います。 「暗い部分は目とほぼ同じ距離だったので、ソフトウェアが顔を見つけた理由を理解できます。」 したがって、ソフトウェアによって識別されたシール面が実際のシールに属していることを手動で確認することが常に最善であると彼女は言います。

不本意な写真撮影のためにビーチに身を寄せる疲れたアザラシのように、なぜこれがすべて必要なのかという疑問が浮かび上がります。 Ingramは、SealNetが研究者にとって有用で非侵襲的なツールになる可能性があると考えています。

世界のアザラシ（アザラシ、セイウチ、アシカを含むグループ）の中で、ゼニガタアザラシは最も広く分布していると考えられています。 しかし、知識のギャップは存在します。 タグ付けや空中監視など、シールを追跡する他の手法には制限があり、非常に侵襲的または高価になる可能性があります。

Ingramは、SealNetがより多くの光を当てることができるアザラシの行動の側面として、サイトの忠実度を示しています。 チームの試験では、ゼニガタアザラシが毎年同じ運搬場所に戻ってくることが示されました。 しかし、他のアザラシ、たとえばチームがクローブとペタルというニックネームを付けた2匹の動物は、2つの異なる場所に一緒に現れました。 アザラシがどのように動き回るかについての科学者の理解を深めることは、特定の地域を保護するための議論を強化する可能性があると、プロジェクトに関与しなかったデンマークのオーフス大学の生態学者であるアンダースガラティウスは言います。

デンマークのアザラシの個体数を監視する責任があるガラティウス氏は、このソフトウェアは「多くの可能性を示している」と述べています。 識別率が向上すれば、別の写真識別方法と組み合わせることができます。 特徴的なマーキングでシールを識別します 彼らの毛皮について、彼は言います。

将来的には、さらにテストを行った後、IngramはSealNetに基づくアプリを開発したいと考えています。 このアプリは、市民科学者がアザラシの顔を記録することに貢献できる可能性があると彼女は言います。 このプログラムは、他の鰭脚類、そしておそらく鯨類にも適応させることができます。

この記事は、沿岸生態系の科学と社会に関するオンライン出版物であるHakaiMagazineからのものです。 このような物語をもっと読む hakaimagazine.com。

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