El nuevo software y la aplicación de reconocimiento facial inventados en la Universidad Estatal de Michigan pueden ayudar a proteger a los primates en peligro de extinción, más del 60 por ciento de los cuales se enfrentan a la extinción.

Los monos dorados han perdido tanto hábitat solo se encuentran en un puñado de parques nacionales en África; la agricultura y el comercio ilegal de maderas duras en Madagascar están devorando los bosques de la isla y desplazando a los lémures nativos; en un lapso reciente de seis años, más de 22, 200 grandes simios se han perdido debido al comercio ilegal, y, sin embargo, solo ha habido 27 detenciones.

"La intervención es necesaria para detener y revertir esta disminución de la población, "dijo Anil Jain, Profesor Distinguido de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la MSU y autor principal del estudio. "El reconocimiento facial automatizado es una forma en que podemos ayudar a combatir estas pérdidas".

Jain y su estudiante de doctorado Debayan Deb aprovecharon la destreza de su laboratorio biométrico de renombre mundial, que ha ayudado a resolver crímenes de alto perfil, para crear PrimNet. El programa utiliza redes neuronales convolucionales, Tecnología inspirada en la inteligencia artificial que permite que todo, desde automóviles autónomos hasta robots, observe y comprenda nuestro mundo.

Los resultados, presentado en arXiv de la Universidad de Cornell, mostrar que en comparaciones directas, PrimNet superó a los sistemas de reconocimiento facial de última generación, incluyendo SphereFace, FaceNet y LemurFaceID (un predecesor de PrimNet que también inventó el laboratorio de Jain).

Junto con una precisión mejorada, PrimNet representa un enfoque más rentable y mucho menos invasivo para el seguimiento de primates. Los dispositivos de rastreo tradicionales pueden ser costosos, entre $ 400 y $ 4, 000. La captura y marcado de animales puede llevar mucho tiempo y puede afectar negativamente a los animales. El proceso puede alterar el comportamiento social, y puede causar estrés, lesiones y, a veces, incluso la muerte.

Para complementar PrimNet, el equipo de científicos creó una aplicación para Android, PrimID. Los investigadores en el campo ahora pueden tomar una foto de un mono dorado, suéltelo en la aplicación e identifique al primate en cuestión con un alto grado de confianza.

En muchos casos, PrimID producirá una coincidencia con una precisión superior al 90 por ciento. (Con lémures, PrimID obtuvo una impresionante precisión del 93,75 por ciento). Si no es una coincidencia "exacta", la aplicación ofrecerá hasta cinco candidatos potenciales del conjunto de datos, correspondientes a las cinco primeras calificaciones de confianza.

"Comparamos PrimID con nuestro propio sistema de reconocimiento de primates de referencia y dos, sistemas de reconocimiento facial humano de código abierto, y el rendimiento de PrimNet fue superior en la verificación, comparación e identificación uno a uno, o comparaciones de uno a muchos, escenarios. Avanzando planeamos ampliar nuestros conjuntos de datos de primates, desarrollar un detector facial de primates y compartir nuestros esfuerzos a través de sitios web de código abierto ".

Esta invención, además de compartirlo de código abierto, proporciona otra herramienta para contrarrestar el tráfico de vida silvestre. Por ejemplo, si un gran simio capturado puede ser fotografiado e identificado, conocer su origen puede ofrecer información para su captura y ayudar a mejorar los esfuerzos para disuadir futuros delitos.