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你有没有看着一只海豹，然后想，这是我昨天看到的那只海豹吗？嗯，基于新的海豹面部识别技术，很快就会有一个应用程序了。 这个名为 SealNet 的海豹面部识别系统是由纽约科尔盖特大学的本科生团队开发的。
受到其他用于识别 灵长类动物 和 熊 的技术的启发，科尔盖特大学的生物学家 Krista Ingram 带领学生开发了一个使用深度学习和卷积神经网络区分不同海豹面部的软件。SealNet 专门用于识别港海豹，这是一个喜欢在海岸晒太阳的物种。
团队不得不训练他们的软件来识别海豹的面部。“我给它一张照片，它找到人脸，[然后]将其剪裁成标准尺寸，”Ingram 说。但之后，她和她的学生会手动识别鼻子、嘴巴和眼睛的中心。
在该项目期间，团队成员在两年内拍摄了缅因州 Casco Bay 周围超过 2,000 张海豹的照片。他们使用 406 只不同的海豹测试了该软件，发现 SealNet 可以正确识别海豹面部 85% 的时间。Ingram 说，该团队此后将其数据库扩展到包括约 1,500 张海豹面孔。随着数据库中记录的海豹数量的增加，识别的准确性也应该会提高。
然而，与所有技术一样，SealNet 并非万无一失。该软件在其他身体部位、植被甚至岩石中也识别出了海豹的面部。在一次情况下，Ingram 和她的学生们对一块岩石和一张海豹脸之间的惊人相似度感到惊讶。“[岩石] 确实像一张海豹脸，”Ingram 说。“较暗的部分与眼睛的距离大致相同……所以你可以理解为什么软件会找到一张脸。”因此，她说，最好手动检查软件识别出的海豹面部是否属于真正的海豹。
就像一只疲惫的海豹爬上沙滩进行一次非自愿的拍照一样，为什么这一切都是必要的这个问题也浮现了出来。Ingram 认为 SealNet 可以成为研究人员有用且非侵入性的工具。
在世界上的鳍足类动物——包括海豹、海象和海狮——中，港海豹被认为是分布最广泛的。但仍然存在知识空白。其他追踪海豹的技术，如标记和空中监测，都有其局限性，并且可能具有高度侵入性或成本高昂。
Ingram 指出，SealNet 可以进一步阐明海豹的“栖息地忠诚度”行为。该团队的试验表明，一些港海豹年复一年地返回相同的晒太阳地点。然而，其他海豹，例如团队给它们取名为 Clove 和 Petal 的两只动物，却一起出现在了两个不同的地点。丹麦奥尔堡大学的生态学家 Anders Galatius（未参与该项目）表示，增加科学家对海豹迁徙方式的理解，可以加强保护特定区域的论据。
负责监测丹麦海豹种群的 Galatius 说，该软件“显示出很大的潜力”。他说，如果识别率得到提高，它可以与另一种通过其毛皮上的 独特标记 来识别海豹的照片识别方法相结合。
Ingram 希望在未来，经过进一步测试后，开发一个基于 SealNet 的应用程序。她说，该应用程序可能允许公民科学家为记录海豹面孔做出贡献。该程序还可以改编用于其他鳍足类动物，甚至可能是鲸类动物。
