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郭松涛，西北大学生命科学学院教授，博士生导师。研究工作共得到20余项科研项目的资助，其中主持国家自然科学基金面上项目4项、教育部霍英东青年教师基金1项、王宽诚基金资助1项、美国灵长类保护基金1项、教育部博士点新教师基金项目1项、陕西省自然科学基金项目和陕西省高校自然科学基金各1项。还作为研究团队骨干，参与了国家基金重点项目、国家级和省部级项目十余项。2010年获陕西省科学技术奖一等奖一项（第二完成人）；2018年获陕西省杰出青年基金项目资助；2013年获陕西省青年科技奖一等奖和陕西省自然科学优秀论文奖一等奖；获2010全国百篇优秀博士论文提名奖；2009年度全国优秀青年生态工作者称号。联合指导1名新西兰梅西大学硕士和1名博士，独立指导美国密西根大学富布莱特项目本科生。迄今指导动物学和生态学的10余名硕士，独立和联合指导博士5人，毕业3人。

在动物学领域，个体识别是开展动物行为和动物生态研究的基础，但是，如何高效、精准地识别动物个体却是一个困扰了科学家们近百年的难题。

从“人盯猴”的数据采集方式，到利用红外相机拍摄的图像（或视频）来识别动物个体，研究和保护动物的方式一直在进步。更让人欣喜的是，西北大学郭松涛团队发布开源AI框架，实现动物行为智能识别和自动量化，当前，AI猴脸识别技术得到广泛关注。

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近日，华商报大风新闻记者专访了西北大学生命科学学院教授，博士生导师，陕西省动物学会副理事长，国际灵长类学会会员，中国动物学会灵长类学会常务理事兼秘书长郭松涛，为大家详解这项最新技术。

已开发了猴脸识别小程序

华商报：请您介绍一下AI猴脸识别技术是如何使用的？

郭松涛：AI技术其实也有很多种，猴脸识别属于计算机视觉范畴，是生物特征识别技术的延伸，核心技术是利用AI算法（如卷积神经网络）学习并提取猴子面部独特的、稳定不变的特征信息（如纹理、斑点、轮廓、骨骼结构），建立可区分不同个体的“面部指纹”。通过图像采集设备，多角度、多场景采集大量不同个体的面部图像、视频等，用于训练，让AI学会自动提取特征并匹配或识别个体。算法本身需要算力支持，因此是部署在高性能服务器上，终端设备更多是承担收发数据作用。我们已经开发了猴脸识别小程序，只要在微信小程序中搜索“猴脸识别”，使用微信一键登录即可体验。

数据采集需克服多重困难

华商报：猴脸识别比人脸识别更难还是更简单？猴子“反侦察”怎么办？有没有“不配合选手”拖后腿？

郭松涛：猴脸识别难度更高。首先是数据采集，如何找到猴子？野生动物踪迹比较难发现，找到方便观察的稳定的猴群后，如何辨认个体？猴子无法说话，也无法交流，只能靠研究人员利用经验和某种可观察特征逐一记忆辨认，这一步很困难，很多时候，其他的物种完成物种识别深入到个体识别时，就卡在了这一步。个体也辨认清楚了，如何获得能区分个体的高质量数据？到了这一步基本意味着，研究人员能靠近猴子本身，这样才能采集有足够细节和清晰度的面部影像数据，但是靠近动物这件事本身，又是一个巨大的挑战，需要经过长期的习惯化适应。最后是前面的过程都克服了，解决了，猴脸区域有很多的毛发，干扰较大，且猴子个体也十分相似，简单的套用人脸识别算法根本行不通，需要设计专门的算法。不配合是常事，配合才比较罕见，因此多个体、多角度、多场景的数据十分重要，让AI在大量的数据中找“规律”，磨炼它的特征提取能力，后续通过迁移学习等技术，可以快速适应新个体的识别应用。

AI识猴脸比人类肉眼更厉害

华商报：AI能“看”到猴子脸上的哪些细节？比人类肉眼更厉害吗？

郭松涛：AI能逐像素查看图片细节，比人类肉眼要厉害。首先我们明确一个概念，任何经过图像设备采集形成的照片、视频，其本质都是一个巨大的数据矩阵，视频也是由一帧帧的图片组成，比如电影常用的帧率是24，就是一秒钟连续播放24幅图画。这其中每一幅图画，是有三个不同的颜色矩阵叠加而成，常见的是红绿蓝，常称为RGB色彩。假设一张常见的1080分辨率的图片，长宽比一般是1920:1080，这意味着有三个这样的颜色矩阵叠加在一起，这个叠加矩阵上的1个点就是1个像素，每个像素都有3个值，每值的取值范围在RGB色彩下都是0-255。AI就是通过逐像素计算这些数据，找出每个个体的面部区域轮廓、皮肤纹理，局部斑块形状等独特身份特征，这比人类的眼睛要厉害得多。双胞胎猴子也是有差异的，按照上述方法，分清个体没有困难。

未来能精准“认出”动物园每只猴子

华商报：除了科研，这项技术能帮普通人和猴子“对上号”吗？比如去动物园能扫码查猴哥“身份证”？

郭松涛：这完全可以实现。我们的技术在识别猴子身份这件事上已经没有问题，但具体用在什么物种，什么场景上，还需要看具体的情况。如果是动物园，可以提前准备好猴子或者是其他物种的个体数据，经过训练得到专属的动物园AI模型，游客就可以使用我们的小程序提供的接口直接使用拍照使用，精准认出每一只猴子的名字，以及与这个名字相关联的信息，如身高、体重、父母亲、配偶等，了解其生平史、家族史、族群史，极大地提高游客游览体验和代入感。我认为这在以后一定会成为动物园游览的主流模式，由AI提供技术支持，由游客自主定位和发掘动物信息的全新游览模式。

金丝猴面部动作也在表达情绪

华商报：AI是否有“读心术”？能在一定程度上读懂动物的情绪？

郭松涛：灵长类有近50%的面部动作与人类相似，这源于我们作为哺乳动物的表情肌肉和脑神经发育的同源性。从金丝猴本身来看，雄性金丝猴常用“张大嘴”的表情，虽然在人类看来是恐吓，但我们发现它也有安慰的功能；当其他个体死亡后，周围的金丝猴会在旁边像人类默哀一样，表现出低眉顺眼很悲伤的样子；有时候它们也会避免直视，这并不是“害羞”，可能是示弱。要同周围环境结合起来定义表情的功能，是非常复杂的。

首先，我们利用深度学习技术对动物面部识别模型进行训练，利用AI通过扫描动物面部来实现个体的身份识别，有点像我们人脸识别，然后我们在对不同物种识别的基础上，还进一步发展了对个体的识别。

第二种是通过动物骨架识别，但并不是它真正的骨骼，而是一种骨架模型的算法。

第三种是光流影像识别，就是通过影像每一帧的变化来进行识别，这是通过动物独特的个体形态和动作特征来实现个体识别的。

这些技术的实现和初步应用，部分打通了智能化监测的技术路线，同时也为动物监测智能化保护时代的到来奠定了一定的技术基础。

未来可能会有“猴语词典”

华商报：AI能翻译猴子“骂人”吗？未来会不会有“猴语词典”？如果有，这项技术可以用到其他动物领域吗？

郭松涛：这在技术上是完全可行的。就像AI识别猴子前，人要能认识猴子一样，翻译猴子语言也需要人先读懂猴子语言。金丝猴的“语言”本身比较简单，比如天空出现威胁和地面出现威胁，看见了的猴子会发出不一样的有规律的声音。其他物种如长臂猿，则“语言”更加丰富多样，目前已经有研究团队利用它们的声音实现了个体身份的识别，再进一步就是声音的识别。这项技术在人类当中就是语音识别，已经相当成熟和普及。AI翻译猴子的“语言”，难点同样是在辨别声音内容和收集声音数据上，这需要研究人员还有动物爱好者们一起努力，将其逐渐破译出来。我觉得未来不仅是“猴语词典”，而是“动物词典”，不仅通过声音，还可以通过行为来分辨动物的身份和意图，让人类能读懂大部分动物的“语言”。其中行为识别技术已经发布，其余内容我们团队也有技术储备，在合适的时候，会向大家公布我们最新的研究成果。

下一步这项技术将用于更多动物

华商报：如果换成其他动物，比如大熊猫、藏羚羊等，这项技术能“跨界”使用吗？

郭松涛：可以跨界使用。只要像采集猴子的数据一样，把目标物种的个体数据采集好，针对其特殊的群体形态或者结构特征进行AI模型微调，即可实现。比如大熊猫主要是黑白色，且全身、包括面部都有毛发覆盖，那我们就要提高模型对于非彩色轮廓、纹理细节的提取能力。如果是藏羚羊的话，我们可能要考虑角的形状纹理对识别正确率的影响，同时，有蹄类动物的头面狭长，五官分布于两侧，我们可能要加强头面两侧特征对比，确保能将同一个体的特征对齐。这些都有可行的技术方案，调整起来的难度是可预期和可解决的。

灵长类动物的行为最为复杂，如果能够解决灵长类相关的识别和监测问题，相对其他动物来说就简单多了。我们目前的研究涉及了实验猕猴、实验鼠，以及经济动物猪、牛、羊、鹿，还有其它一些重点保护动物，比如虎、豹、熊、羚牛、斑马等40多种野生动物。技术主要应用在保护区、动物园、学术研究的实验室以及科普基地，可以对野生动物进行个体识别和个体监测等，毕竟这比人工进行个体识别要方便和准确得多。

我们下一步的计划就是要打通这些技术链路，打造先进的动物身份识别、行为识别和定量以及整合生理自动监测技术，实现对动物的智能化监测和管理，这也能有效提高我们对动物本身生理活动的认知能力。未来，我们期望能够将这些技术应用于养殖行业，更大地赋能这些行业的发展，极大地节约成本，提高生产效率。

该技术在一定程度上可避免被滥用

华商报：如果AI能精准认猴，会不会被“坏人”利用？比如追踪野生动物做非法交易？

郭松涛：精准认猴的前提也是需要大量的数据训练，即使是新的个体，也需要一定量的图片作为模板。这意味着猴脸识别技术即使可以通用于不同物种不同个体，但其训练数据层面还是存在着区域和物种特异性，这些是需要研究人员去调整的，这本身就可以在一定程度上避免技术被滥用。当然，任何事情的解决，仅靠单方面的力量都很难甚至是无法完成。同样的，要想杜绝野生动物非法交易，需要我们每一个人都参与其中，积极主动了解、宣传和执行相应的动物保护法律法规，不要仅把它们看成是可以予取予求的资源，而是要正确的认识野生动物对于我们人类的价值和意义。任何技术都有其两面性，我们要做的就是正确地将它用在积极且正向的一方面，并且确保积极且正向的力量一直强大，才能最大化技术带给动物的正反馈，帮助它们生存繁衍。

需要学懂这两个领域的知识

华商报：如果年轻人想从事上述工作，需要哪些“超能力”？需要学好哪些学科？

郭松涛：“坐得住板凳，受得起压力，破得开阻力”。对于生命科学领域的研究者，他可能不熟悉计算机科学的知识，反之，计算机科学方面的人才可能不了解生命科学领域的知识。这对研究者提出了更加严格的要求，需要对这两个领域的知识都有涉猎甚至精通。我们团队的博士生刘佳就是一个很好的例子，他本身是生态学专业，之前从事野生动物监测工作时就遇到过数据量大、物种识别繁琐、统计繁琐低效的困难，当时他就迫切的想要寻找到一种新技术、新方法能解决这些问题。最终他接触到了AI识别这种高效精准的技术，并选择加入到了我的团队，几乎是从零开始学习AI相关理论、技术和编程实践，在长达2年时间里，能做到坚持每天推进学习进度，深度参与猴脸识别后续技术的优化与升级，这其中的困难和阻力是肉眼可见的。但他在团队提供的资源和平台的帮助下，已经成长为跨学科专业人才，我们5月份发布的行为识别技术，整个项目的实验方案设计、数据采集、代码编写、后期优化等股票平台哪个好，他都是绝对的主力。在我们团队系统的培养体系下，除了他，团队的AI方向还有其他的博士、硕士，并且各自取得了相当的进展，未来会有更多的跨学科人才成长起来，投入到野生动物保护领域。 华商报大风新闻记者 任婷

发布于：陕西省

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