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针对以上难题 ， 郭松涛教授与计算机科学领域的专家进行深度学科交叉合作 ， 建立动物AI研究团队 。 在金丝猴研究团队长期对该物种特征的研究结果的基础上 ， 提出具有关注机制的深度神经网络模型 ， 首次开发出基于“猴脸识别”技术（Tri-AI技术）的金丝猴个体识别系统 。

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目前 ， 识别技术平均识别精度已达94% ， 其中 ， 秦岭川金丝猴的识别成功率达到95.6% 。 以往团队聚焦灵长类动物识别 ， 现已拓展至犬科、猫科等40余种不同动物 ， 如家犬、东北虎、狮子等 ， 识别精度及应用范围均大大拓展提升 。
AI深度学习助力
未来识别成功率可以接近100%
猴脸识别技术与人脸识别相似 ， 也是基于生物脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术 。

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人肉眼很难分辨动物个体差异 ， 但识别技术利用神经网络算法深度学习 ， 可以找出其中的区别 。 郭松涛教授说 ， “对金丝猴进行面部识别 ， 涵盖了它的器官布局、毛发、纹理等 ， 是整体图像的特征抓取 。 我们采用深度学习技术对物种的图片提取特征 ， 特征提取过程中会经过一系列的卷积池化操作 ， 将图片中物种的共有特征提取出来 ， 算法会对这个特征处理 ， 最终输出一个结果 ， 从而知道这是哪一只猴子” 。

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猴脸识别系统还有一大优点 ， 即AI自我学习功能 。 随着数据量的增加 ， 越训练 ， 识别能力越强、精度越高 。 “理论上讲 ， 未来识别成功率可以接近100% 。 ”郭松涛教授说 。

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位于西北大学太白校区的野生动物检测数字化实验室（张潇摄 ）
猴脸识别项目从2017年即开始筹备 ， 最初搭建模型需要大量数据支持 。 “我们花了两年时间采集数据 ， 在全网公开的数据库里广泛地寻找灵长类面部数据 ， 还专门前往全国10多个城市的动物园 ， 实地拍摄了40多种灵长类动物 ， 采集回来的数据有几百个G 。 ”刘佳说 ， “广泛的物种特征的提取主要是为了实现更高效的物种分类 ， 不需要前置的数据训练 ， 模型算法即可以自动将不同的物种分开 ， 提高识别效率 ， 减轻数据获取与数据训练的成本” 。

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