在加拿大不列顛哥倫比亞省花了十幾年時間跟蹤研究灰熊后，熊類生物學(xué)家Melanie Clapham與兩位硅谷科技工作者合作開發(fā)了一款名為BearID的面部識別軟件。該項目旨在監(jiān)測灰熊，并通過疤痕和缺口等細小的差異來追蹤它們，到目前為止，該項目已經(jīng)用來識別132只灰熊。

通過改編現(xiàn)有的人工智能程序，該團隊能夠收集到4674張灰熊的圖像。根據(jù)該團隊發(fā)表在《生態(tài)學(xué)與進化》上的研究結(jié)果，該系統(tǒng)目前的準(zhǔn)確率達到了84%，但是它無法實時識別野外碰到的灰熊。據(jù)美國有線電視新聞網(wǎng)（CNN）報道，Melanie Clapham認(rèn)為，與通常的項圈方法相比，這是一種更便宜、侵入性更低、更安全的追蹤動物的方法。

但面部識別并不只是針對熊。在堪薩斯州，養(yǎng)牛場主喬-霍格蘭德（Joe Hoagland）正在建立類似的軟件，以便追蹤奶牛。他正在開發(fā)一款名為 “CattleTracs ”的應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序?qū)⒃试S任何人拍攝牛群并為在線數(shù)據(jù)庫做出貢獻，使用包括GPS坐標(biāo)和日期在內(nèi)的詳細信息來實現(xiàn)長期跟蹤。

通過將他的研究與堪薩斯大學(xué)的團隊結(jié)合起來，Hoagland為概念驗證系統(tǒng)做出了貢獻，首席教授KC Olson介紹說，即使之前沒有見過動物，該系統(tǒng)識別動物的準(zhǔn)確率也達到了94%。有了這些應(yīng)用和系統(tǒng)證明可以做到的事情，毫無疑問，更多的物種有一天可能會得到面部識別的待遇。
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