AI人脸识别赋能山狮监测，精度提升92%
近日，美国黄石国家公园地区的研究团队在《Ecology and Evolution》期刊上发表一项突破性研究。该研究为监测难以追踪的山狮（Puma concolor）引入了基于AI的人脸识别技术，显著提高了物种个体识别的准确性。
传统相机陷阱在监测山狮时面临挑战，因其侧腹部缺乏类似老虎条纹的独特标记，导致难以区分个体。研究人员通过在相机陷阱中加入发声装置，播放幼狮的叫声吸引山狮靠近，从而捕获其面部特写。此举使得山狮因好奇而抬头，为相机提供了清晰的面部图像。
通过对捕获的面部照片进行独立评估，新方法相比传统的侧面拍摄方式，在个体识别准确率上提升了约92%。该技术不仅能够更精确地估算山狮种群数量，还为未来利用AI加速图像分析提供了可能。
这项创新不仅适用于山狮，还可推广至其他缺乏显著体色标记但面部特征独特的物种，如狼獾、貂熊甚至灰熊，为野生动物保护和研究开辟了新的高效途径。
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