人間だけでなく、顔認識はチンパンジー、サル、キツネザルにも機能します

顔認識は現時点では賛否両論あるかもしれないが、プライバシー活動家をひるませるような物議を醸す実装にもかかわらず、間違いなく良い方向に使用できる。この好例として、ミシガン州立大学の研究者は顔認識技術を応用し、最大 93.76% の精度で霊長類を識別しました。

動物の追跡は、自然保護活動家にとって、自分たちの取り組みがどれほど効果的であるかについての本当の洞察を得るために不可欠です。言い換えれば、保護しようとしている動物を追跡できれば、自分の方法がベストプラクティスであることを確認できます。しかし、それだけではありません。人工知能によって動物を認識できれば、密売業者から押収した動物の原産地を追跡することができ、将来の防御強化に役立ちます。

もちろん、動物を追跡する方法はすでにありますが、顔認識のような非侵襲性のものは、さまざまな理由から大幅な改善となるでしょう。従来の追跡装置の価格が 400 ドルから 4,000 ドルかかるだけでなく、実際のタグ付けプロセスは保護活動家にとって時間がかかり、関与する動物にとっても不快なものです。

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このため、研究者らは、数千枚の霊長類の参考写真 (キツネザルの写真 3,000 枚、ゴールデン モンキーのスナップ写真 1,450 枚、チンパンジーの写真 5,559 枚) を使用して、独自のソフトウェア PrimNet をトレーニングしました。ただし、研究者らが論文で概説しているように、システムに大量の写真を入れるだけというほど単純ではありません。「顔の検出には、髪や毛皮の変化の存在、目と背景のコントラストの低さなどの追加の課題も伴います。」 、そして個人ごとに目の色の違いがある」と論文は説明しています。霊長類の顔認識

最終的には目と口に手動でタグを付ける必要がありましたが、このアプローチはかなり成功したことが証明され、標準的な既製の人間の顔認識ソフトウェアよりも改善されました。キツネザルの場合、PrimNet は最大 93.76% の精度を達成し、ゴールデン モンキーも 90.36% で負けていませんでした。しかし、チンパンジーは最大 75.82% で大きく遅れをとっていました。

これはまだ完全ではありませんが、付属の Android アプリである PrimID では、この問題を少し軽減することを目的としています。キツネザルの写真を撮り、それが 100% 確実に一致するわけではない場合、他に 5 つの可能性のある候補が表示されます。

「今後、私たちは霊長類のデータセットを拡大し、霊長類の顔検出器を開発し、オープンソースのウェブサイトを通じて私たちの取り組みを共有する予定です」とこの研究の上級著者であるアニル・ジェイン氏は述べた。これが人身売買撲滅団体によって採用されれば、自然保護活動家と密猟者との戦いにおいて新たな有用な技術兵器となる可能性がある。