SealNet - Phần mềm nhận dạng khuôn mặt hải cẩu

Lấy cảm hứng từ công nghệ nhận dạng các loài linh trưởng và gấu, Krista Ingram, một nhà sinh vật học tại Đại học Colgate, đã dẫn dắt một nhóm các sinh viên phát triển phần mềm sử dụng Deep Learning và mạng thần kinh tích chập (convolutional neural network, viết tắt CNN hay ConvNet) để phân biệt khuôn mặt của những con hải cẩu.

Để phục vụ cho dự án, các thành viên trong nhóm đã chụp hơn 2.000 bức ảnh về hải cẩu quanh Vịnh Casco, Maine, trong thời gian hai năm. Nhóm thử nghiệm sử dụng 406 con hải cẩu khác nhau và nhận thấy rằng SealNet có thể nhận dạng chính xác khuôn mặt của 85% số hải cẩu. Kể từ đó, nhóm nghiên cứu đã mở rộng cơ sở dữ liệu của mình lên khoảng 1.500 mặt hải cẩu.

Ingram nói rằng khi số lượng hải cẩu trong cơ sở dữ liệu tăng lên, độ chính xác của việc nhận dạng cũng tăng theo. Các phương pháp để theo dõi hải cẩu, chẳng hạn như gắn chip và giám sát trên không, có những hạn chế nhất định, hoặc quá tốn kém. Galatius, người chịu trách nhiệm giám sát quần thể hải cẩu của Đan Mạch, cho biết phần mềm này “cho thấy rất nhiều hứa hẹn”.

Nếu tỷ lệ nhận dạng được cải thiện, nó có thể được kết hợp với một phương pháp nhận dạng ảnh khác để xác định hải cẩu bằng các dấu hiệu đặc biệt trên cơ thể chúng. Tuy nhiên, như với tất cả các công nghệ, SealNet lâu lâu cũng xảy ra nhầm lần. Phần mềm này đã nhìn nhầm thảm thực vật và thậm chí cả đá thành mặt hải cẩu.

Có một lần, Ingram và các học sinh của cô đã kinh ngạc khi nhận thấy sự giống nhau kỳ lạ giữa một tảng đá và mặt hải cẩu. Do đó, cách xác định bằng phần mềm cần đi kèm với phương pháp kiểm tra thủ công xem những con hải cẩu được phần mềm nhận diện có phải hải cẩu thật hay không.

Nguồn: Smithsonian