穿上沖鋒衣、戴上遮陽帽與手套、背上照相機、拿上記錄本，天剛蒙蒙亮便上山，行進在秦嶺森林中……高琪的早晨多是從追尋川金絲猴的蹤迹開始的。

高低起伏的山坡上布滿了大大小小的石塊枯枝，遇到河灘溪流就隻能踩着石塊小心翼翼摸索過去。滑倒、摔跤都是家常便飯。有些地方山勢太過陡峭，就拽緊旁邊的野草樹枝往上爬。

長年累月朝夕相處

甚至叫得出每隻猴子的名字

在秦嶺深處綠綠蔥蔥層層疊疊的叢林間，生活着數千隻國家一級重點保護野生動物川金絲猴。如何準确、快速地對這些國寶進行個體識别，并據此開展保護，一直是全世界動物學家向往但又無法突破的瓶頸。

西北大學郭松濤教授帶領的金絲猴研究團隊，與本校和西安電子科技大學的圖像識别研究團隊深度交叉融合，共同研發的“猴臉識别技術”成功實現對野生個體準确身份識别，在試驗階段便早已火上熱搜。新華社、央視等媒體紛紛點贊關注。

郭松濤帶隊考察黃柏塬野外基地（資料圖片）

郭松濤攻讀博士期間在野外做數據記錄（資料圖片）

2021年4月中旬，記者一行走進秦嶺南麓大坪峪的高山密林，探訪了西北大學秦嶺金絲猴研究團隊設在佛坪的野外研究基地。

基地的投擲場選擇在一塊空曠地帶的山坡上。高琪在這裡接待了記者一行。她是郭松濤教授的學生，也是西北大學金絲猴研究團隊負責進山采集春季樣本的成員之一。

一隻幼年金絲猴對攝像頭産生了興趣

高琪說，研究團隊在四周的樹木上安裝了10餘台GoPro（美國運動相機廠商。因其生産的相機被許多極限運動團體廣泛運用，因而“GoPro”幾乎成為“極限運動專用相機”的代名詞）和音箱等設備，用于定位及錄制音視頻，借此監測分析金絲猴的行為動态。當地向導會定時在此投撒食物，将這一帶的金絲猴種群吸引過來。

果然，當向導撒出玉米粒後不久，一團團閃亮的金黃色就開始在前方的山林裡到處晃動，“噫—噫—”“吱—吱—”的叫聲此起彼伏。“美猴王”越聚越多，覓食、嬉戲、打鬧……一時間山坡上便熱鬧起來。

對于川金絲猴數據的采集，僅在研究基地是遠遠不夠的，前不久再次見到高琪時，她告訴記者，研究團隊的足迹已經踏遍了洋縣、周至、太白、甯陝等縣的秦嶺林區。從早上6點到晚上8點半，一天裡絕大多數時刻都守着猴群，遮風擋雨就是一個簡易的塑料棚子。　　

川金絲猴群往往生活在人迹罕至的叢林深處，普通人即便有向導，在山裡找上幾天，也可能“連猴毛都看不到”。研究團隊成員和金絲猴長年累月朝夕相處，不僅熟悉它們的氣息和脾氣，甚至叫得出每隻猴子的名字，這讓人不得不拍手稱奇。

資料圖片

猴臉識别應用範圍大大拓展

家犬、東北虎、獅子等都可精準識别

研究的前提必然是數據的收集。研究團隊長期開展野外跟蹤研究，經過20餘年艱難實踐，已實現了對野生川金絲猴的近距離觀察和個體識别。

但傳統采用的人工标記或者人工記憶的方法，往往需要專業人員蹲點觀察一兩個月才能把動物個體分别開來，既浪費時間又很容易相互混淆。

“在沒有猴臉識别技術之前，從一個新手到可以順利觀察記錄目标金絲猴群數據，從一隻猴子都不認識到最後認下全部五六十隻，至少需要平均兩至三個月時間。”西北大學金絲猴研究團隊成員劉佳說，“這還僅僅是觀察前的準備，加上正式工作，人工時間成本非常高”。

為何金絲猴個體識别如此困難？其根結在于，相較于人臉識别，金絲猴的臉部皮膚區域帶毛區域多，紋理特征更複雜，識别系統必須要有更強大的深度學習能力。“從圖片上可以看到，金絲猴對于我們人類來說長得差不多都一樣，在現場盯住這隻猴子，也許你能記住，但是轉頭等第二天它混到猴群裡，你就不确定了。它們差異非常小，可能說嘴角弧度不一樣、頭頂有毛色不一樣、體形不一樣等，肉眼很難識别。”劉佳感歎道。　

針對以上難題，郭松濤教授與計算機科學領域的專家進行深度學科交叉合作，建立動物AI研究團隊。在金絲猴研究團隊長期對該物種特征的研究結果的基礎上，提出具有關注機制的深度神經網絡模型，首次開發出基于“猴臉識别”技術（Tri-AI技術）的金絲猴個體識别系統。

目前，識别技術平均識别精度已達94%，其中，秦嶺川金絲猴的識别成功率達到95.6%。以往團隊聚焦靈長類動物識别，現已拓展至犬科、貓科等40餘種不同動物，如家犬、東北虎、獅子等，識别精度及應用範圍均大大拓展提升。

AI深度學習助力

未來識别成功率可以接近100%

猴臉識别技術與人臉識别相似，也是基于生物臉部特征信息進行身份識别的一種生物識别技術。

人肉眼很難分辨動物個體差異，但識别技術利用神經網絡算法深度學習，可以找出其中的區别。郭松濤教授說，“對金絲猴進行面部識别，涵蓋了它的器官布局、毛發、紋理等，是整體圖像的特征抓取。我們采用深度學習技術對物種的圖片提取特征，特征提取過程中會經過一系列的卷積池化操作，将圖片中物種的共有特征提取出來，算法會對這個特征處理，最終輸出一個結果，從而知道這是哪一隻猴子”。

猴臉識别系統還有一大優點，即AI自我學習功能。随着數據量的增加，越訓練，識别能力越強、精度越高。“理論上講，未來識别成功率可以接近100%。”郭松濤教授說。

位于西北大學太白校區的野生動物檢測數字化實驗室（張潇攝 ）

猴臉識别項目從2017年即開始籌備，最初搭建模型需要大量數據支持。“我們花了兩年時間采集數據，在全網公開的數據庫裡廣泛地尋找靈長類面部數據，還專門前往全國10多個城市的動物園，實地拍攝了40多種靈長類動物，采集回來的數據有幾百個G。”劉佳說，“廣泛的物種特征的提取主要是為了實現更高效的物種分類，不需要前置的數據訓練，模型算法即可以自動将不同的物種分開，提高識别效率，減輕數據獲取與數據訓練的成本”。

加快技術市場化

解鎖動物園管理、動物保育等多個方向

郭松濤教授坦言，“這項研究在國際上和同行們相比，處于較為領先的地位。鑒于在野生動物研究中，物種特定數據的獲取難度較大，且又引入了交叉學科的知識，從新的視角來研究分析動物生态學中關心的問題，我們覺得這是一個非常有趣且充滿前景的領域”。

目前猴臉識别技術研究已進入到了應用推廣的階段。“我們現在已初步完成系統軟件開發工作，有了電腦端和手機App端‘動物個體識别’系統軟件。同時還在積極探索技術可應用的行業及範圍，希望能實際助力我國動物研究及保護工作。”劉佳表示。

據悉，團隊一方面已将“動物個體識别”系統應用于秦嶺金絲猴多個種群、上千隻個體的識别和記錄，啟動建立秦嶺金絲猴個體信息庫檔案的工作；另一方面，進行技術市場化，拟根據不同應用場景如動物園管理、動物保育、飼養、研究等動物識别技術需求差異，為不同動物研究保護單位進行個性化識别功能的研發。

“我們目前在和秦嶺野生動物園合作搭建阿拉伯狒狒、小熊貓及部分草原有蹄類動物個體精準識别系統。同時也在和安防公司探讨寵物識别技術的價值，希望日後可以市場化應用。”劉佳表示。

“最希望的就是這項技術可以從實驗室走出來，帶動更多人自發地參與到動物保護工作中來，一起為我國的生物多樣性保護和生态文明建設貢獻自己的一份力量”。

文/西安報業全媒體記者 張潇 謝馨

圖、視頻/西安報業全媒體記者 謝偉 謝馨 部分由受訪者提供

視頻制作/西安報業全媒體記者 謝馨

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