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東北林業大學姜廣順科研團隊發現鼻部黑斑和面部影像的智能解析可檢測東北虎的年齡
野生動物種群中個體的年齡信息對掌握動物種群的動態發展趨勢及科學保護管理至關重要。然而，野外活體動物年齡的鑒定是一個巨大的挑戰和難題。基于動物衰老造成色素沉積的原理，獸類學分會常務委員、東北林業大學姜廣順教授團隊針對黑龍江省東北虎林園614只東北虎，開展基于東北虎面部和鼻部黑色素沉積影像特征的東北虎年齡預測研究。
圖1. 四個年齡階段的東北虎面部影像和鼻部黑斑特征
研究人員依據東北虎發育規律，按照年齡將其劃分幼體（1歲）、亞成體（2-3歲）、成體（4-9歲）、老年（10歲及以上）4個階段。以定量分析的方式驗證東北虎鼻子上的黑點面積比例與年齡之間呈正相關，從而確認東北虎鼻子上的黑斑是一個很好的年齡測定特征。
該研究基于以上特性，將東北虎年齡識別轉化為年齡段分類和年齡預測問題。利用深度學習技術使用虎鼻、虎臉以及兩者的聯合特征，并基于聯合特征構建雙分支網絡，來檢測東北虎的年齡。本研究在年齡段分類實驗中，在基于面部特征、鼻子特征的聯合特征上的年齡段分類精度分別達到了86.59%。在年齡預測實驗中，基于鼻子特征的年齡預測精度達到了最小的0.568平均絕對誤差(MAE)。
圖2. 雙分支網絡在年齡分類實驗中的實驗過程示意圖
該研究揭示了東北虎年齡與虎鼻子上黑斑面積的占比呈正相關，東北虎的年齡可以通過分析面部或鼻子特征信息來確定。與單獨的鼻子或面部特征相比，將面部特征和鼻子特征相結合具有更大的準確性。實驗結果表明，多尺度信息的網絡融合有效地提高了模型預測的精準性。這種基于深度學習的無創、低成本的東北虎年齡鑒定方法，將有助于研究人員和管理人員快速確定東北虎的年齡，為東北虎種群的科學保護與精準管理提供技術支撐。
該研究由東北林業大學國家林業和草原局貓科動物研究中心和計算機與控制工程學院合作完成，并于2024年3月21日在線發表在國際期刊《Integrative Zoology》（中科院Q1區期刊）。碩士研究生趙彩平與戴文銳為共同第一作者，姜廣順教授與馬光凱博士為共同通訊作者。
原文鏈接：《Combination of Facial and Nose Features of Amur Tigers to Determine Age》
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