从人群中挑出一张脸
作为我们的近亲，灵长类动物长期以来一直是研究其行为和进化的焦点。随着许多灵长类物种面临灭绝的威胁，对野生种群的研究变得更加重要，对保护工作至关重要。
对灵长类社会群体进行多年的长期研究，尤其能提供信息。然而，这类研究的一个关键要求是始终如一地准确识别不同的个体：这并不总是一项容易的任务。
识别个体的传统方法是捕获它们并贴上标签或项圈。在许多成功的长期实地研究中，这已被证明是一种有效的技术。然而，它也有缺点。用鸟类或啮齿动物等小型哺乳动物捕捉动物已经够难了；对于大型灵长类动物来说，通常需要用喷枪或气枪向它们射击。
这既昂贵又耗时，限制了可以标记的个体数量。更令人担忧的是，捕获行为本身可能对动物有害，无论是捕获过程中造成的伤害（从压力到骨折），还是破坏群体动态。
捕捉和标记的另一种方法是通过个体特征的自然变化（如疤痕或皮肤模式）来识别个体。然而，这确实需要观察员具备相当的技能。即使经过广泛的培训，观察者内部和观察者之间的身份识别仍然不可避免地会出现错误。
真正需要的是一种不太依赖人类感知的非侵入性识别方法。发展中的动物生物特征识别领域提供了一个潜在的解决方案，自动识别系统在许多哺乳动物物种中显示出前景。新的研究，今日出版在里面动物学，描述了这种狐猴自动面部识别系统的开发：LemurFaceID。
那只狐猴是谁？
这项研究是由狐猴研究人员领导的一些美国科学家合作的结果雷切尔·雅各布斯和斯泰西·特科特生物特征研究人员大卫·克劳斯和阿尼尔·贾因.
他们的工作充分利用了经过充分研究的红腹狐猴种群。和所有狐猴一样，红腹狐猴只在马达加斯加岛上发现。居住在拉诺马法纳国家公园的研究人群自20世纪80年代以来一直是多个研究项目的主题。
近年来，基于面部模式的变化，建立了大量已知个体的数据库。然而，用这种方法识别个体需要大量的训练，这使得研究人员开发了一种新系统，可以自动将狐猴的面部照片与已知个体的数据库进行匹配。
研究人员总共获得了80只红腹狐猴的462张照片。狐猴需要研究人员手动定位图片中的眼睛，这是该识别系统的关键方面，就像大多数人类面部识别系统一样。在LemurFaceID自动将其与已知个体的数据库进行比较和匹配之前，对图像进行各种其他修改（见下文了解该过程的基本轮廓）。
结果表明，LemurFaceID在“封闭集”模式下具有相对较高的准确度（98.7%），即仅使用数据库中已知个体的图片进行测试。当使用数据库中尚未包含的狐猴图片进行测试时，“开放集”模式下的准确度较低。这表明，就目前而言，狐猴对于所有个体都已知的圈养或经过充分研究的野生种群（如本种群）最为有用。
然而，研究人员相信，通过添加更大的照片和个人数据集，以及进一步的现场测试，该系统可以进一步改进，最终提高其区分已知和新个人的能力。
面对潜力
该项目的最终目标是提供一种无需大量培训的无创方法来识别狐猴。这样一个系统的潜在好处是巨大的。通过降低长期监测野生狐猴种群的难度和成本，可以在更短的时间内生成更多、质量更好的数据，从而扩大此类研究的范围。
这将有助于我们了解这种独特的灵长类辐射的进化，这种辐射只存在于一个岛屿上，并有助于我们更多地了解它们的社会系统。它还将改进对狐猴种群数量和人口结构的监测，帮助自然资源保护主义者更好地模拟灭绝风险；当许多狐猴物种（包括红腹狐猴）受到人类入侵其栖息地的威胁时，一个重要的考虑因素。它甚至可以帮助打击从野外捕获的狐猴的非法宠物交易，允许执法人员和游客快速报告目击情况并确定捕获狐猴的来源。
这些方法也可以适用于其他灵长类动物，甚至其他面部或皮肤形态各异的大型哺乳动物，如熊、小熊猫或树懒。已经有类似的自动面部识别系统被开发出来黑猩猩和长尾猴. 这种系统甚至可以与自动远程摄像机陷阱相结合，越来越多地用于监测难以追踪的野生动物种群。
尽管研究人员警告说，没有“一刀切”的自动动物面部识别方法，但这显然是一种技术，它将在我们理解和保护世界上的大型哺乳动物方面发挥越来越大的作用。
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