牛津大学灵长类动物模型实验室的研究人员和丹尼尔·肖菲尔德说：“对于像黑猩猩这样的物种来说，它们有着复杂的社会生活并且生活了很多年，从短期的田野研究中获得它们的行为快照只能告诉我们很多。” ，人类***。“通过利用机器学习的力量来解锁大型视频档案，从长远来看，衡量行为是可行的，例如观察一个群体的社交互动在几代人之后如何变化。”
使用来自京都大学灵长类动物研究所(PRI)的西非几内亚野生黑猩猩视频档案库的超过1000万张图像对计算机模型进行了训练。新软件是***个连续跟踪和识别各种姿势的人的***软件，可以在光线不足，图像质量差和运动模糊等困难条件下以高精度执行。
该研究的合著者，工程科学系DPhil学生Arsha Nagrani表示：“访问此大型视频档案库使我们能够使用先进的深度神经网络以以前无法达到的规模训练模型。”牛津大学。“此外，我们的方法与以前的灵长类动物脸部识别软件的不同之处在于，它可以通过很少的人工干预或预处理应用于原始视频录像，从而节省了时间和资源。”
该技术具有许多用途的潜力，例如监测物种的保护。尽管当前的应用程序侧重于黑猩猩，但所提供的软件可以应用于其他物种，并有助于推动人工智能系统的采用，以解决野生生物科学中的一系列问题。
纳格拉尼说：“我们所有的软件都是开源的，可供研究团体使用。”我们希望这将帮助世界其他地区的研究人员将相同的前沿技术应用于他们独特的动物数据集。作为计算机视觉研究人员，看到将这些方法应用于解决实际的，具有挑战性的生物多样性问题感到非常满意。”
“随着生物多样性危机的加剧和世界许多生态系统的威胁，使用自动化系统密切监视不同物种和种群的能力对于保护工作以及动物行为研究至关重要”。“这样的跨学科合作具有巨大的潜力，可以通过为老问题找到新颖的解决方案，并提出以前在大规模上不可行的生物学问题来产生影响。”
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