Ed Miller et Mary Nguyen sont des développeurs de jour de la Silicon Valley, mais Moonlight résout un problème inhabituellement mystérieux

Il y a quelques années, le couple s’est épris, comme beaucoup d’entre nous, de la webcam d’Alaska diffusant des ours bruns du parc national de Katmai et poursuivait également un projet visant à perfectionner son expertise en apprentissage automatique

“Nous pensions que l’apprentissage automatique était vraiment génial pour identifier les personnes, alors que pouvait-il faire pour les ours?” L’intelligence artificielle utilisée dans la reconnaissance faciale peut-elle être exploitée pour distinguer le visage d’un ours d’un autre, a déclaré Miller?

À Knight Inlet, en Colombie-Britannique, au Canada, Melanie Clapham se posait la même question. Clapham, chercheur postdoctoral à l’Université Victoria travaillant avec Chris Daremont de la Raincoast Conservation Foundation, souhaite explorer la technologie de reconnaissance faciale comme une aide aux études sur les grizzlis. Mais son expertise était en biologie, pas en IA.

Heureusement, les quatre ont trouvé une correspondance dans Wildlabsnet, un moyen en ligne de collaboration entre technologues et écologistes en combinant leurs compétences. Miller et Nguyen ont offert du temps libre pendant plusieurs années pour cette entreprise passionnée qui porterait finalement ses fruits, comme ils le rapportent sur Les résultats de leur expérience de la semaine dernière en écologie et évolution Le projet qu’ils ont produit, BearID, pourrait aider les défenseurs de l’environnement à surveiller la santé des ours dans différentes parties du monde, et peut-être aussi à travailler avec d’autres animaux.

Découvrez le programme “amoureux des chiens”, qui trouve les visages, les yeux et le nez des chiens en images et y met des mugs et des moustaches encadrés «C’est là que nous avons commencé», a déclaré Nguyen

Bien que l’amant des chiens ait été formé sur les chiens, l’amant des chiens s’est assez bien comporté sur les visages identiques des ours, ce qui leur a donné une longueur d’avance dans la programmation. Cependant, a déclaré Nguyen, les premières étapes du travail étaient fastidieuses et impliquaient de créer un ensemble de données d’entraînement pour le programme d’apprentissage. Scannez en profondeur plus de 4000 images avec des ours, puis distinguez manuellement les yeux, le nez et les oreilles de chaque ours en dessinant des boîtes autour d’eux afin que le programme puisse apprendre à trouver ces caractéristiques

Pour surveiller la population, Clapham a déclaré: «Nous devons être capables de reconnaître les individus», mais les ours n’ont aucune caractéristique comparable à une empreinte digitale, comme des rayures zébrées ou des taches de girafes.

Sur 4675 visages d’ours classés entièrement sur des images DSLR, provenant de sites de recherche et ayant vu des ours dans la rivière Brooks, en Alabama et à Knight Inlet, les images ont été divisées au hasard en ensembles de données d’entraînement et de test, Clapham a déclaré qu’une fois l’entraînement à partir de 3740 visages d’ours, l’apprentissage profond avait disparu Travailler “sans surveillance”, pour voir à quel point il a pu repérer les différences entre les ours connus à partir de 935 images

Premièrement, l’algorithme d’apprentissage en profondeur détecte le visage d’un ours à l’aide de caractéristiques distinctes telles que les yeux, le bout du nez, les oreilles et le haut du front. Ensuite, l’application fait pivoter le visage pour extraire, encoder et classer les traits du visage.

Le système a identifié les ours avec un taux de précision de 84%, distinguant correctement les ours bien connus comme Lucky, Toffee, Flora et Steve

Mais comment différenciez-vous ces ours? «Nous avons essayé d’imaginer comment les humains perçoivent les visages et comment nous distinguons les individus», a déclaré Alexander Luce, ingénieur de recherche à l’Institut Fraunhofer pour la technologie des médias numériques en Allemagne, qui n’était pas impliqué dans l’étude mais avant l’ère de l’apprentissage profond. Ordinateur

Mais avec l’apprentissage en profondeur, les programmeurs insèrent des images dans un réseau neuronal qui détermine la meilleure façon de reconnaître les individus, «le réseau lui-même extrait des fonctionnalités», ce qui est un énorme avantage.

Il a également averti qu’il s’agissait “d’une boîte noire. Vous ne savez pas ce que vous faites” et que si l’ensemble de données analysé est biaisé par inadvertance, certaines erreurs peuvent apparaître.

Par exemple, si certains ours sont photographiés avec plus de lumière que d’habitude dans l’obscurité, la différence d’éclairage peut entraîner une erreur de classification des ours (le biais des données peut être un problème dans la reconnaissance du visage humain par l’IA, où l’erreur est connue En reconnaissance faciale, il est plus probable pour les personnes de couleur (

)

Quoi que fasse vraiment BearID, Clapham, qui reconnaît de vue plusieurs ours à Knight Inlet, a été surpris et encouragé par l’échec du programme

Elle a dit: “Les ours l’ont confondue, et le réseau est également confus”, notant que l’application se comporte de la même manière que le réseau neuronal de son cerveau

Cependant, cette première version de BearID n’est que le début et vous espérez que l’application open source deviendra beaucoup plus raffinée avec plus d’entrée, d’utilisation et de temps

L’application reçoit beaucoup d’attention de la part du Knight Inlet Lodge à Glendale Cove, qui organise des visites de Grizzly Bear depuis des décennies, et de son propriétaire actuel, le Nanwakolas Council, dont les membres sont issus des Premières Nations du Canada

«Il y a quinze ans, lorsque nous avons commencé à planifier l’utilisation des terres, il y avait un expert de la santé des ours au niveau du comté dans tout le comté», a déclaré Kikaxklalagee / Dallas Smith, président du Conseil de Nanwakolas et membre de la nation Tlowitsis. Cela a entravé la compréhension par les nations de la santé des ours sur leurs terres. Il est ravi que cette technique “Jason Bourne-ish” permette une gestion plus éclairée des ours “en essayant d’en faire un processus durable à faible impact”

Et BearID pourrait ne pas s’arrêter aux ours en Amérique du Nord, car Clapham a déjà une conversation avec d’autres personnes désireuses de l’utiliser pour des espèces comme les ours paresseux, les ours du soleil et les ours asiatiques, ainsi que les loups.

“Ce que nous aimons, c’est qu’un jour, nous avons un endroit où les gens peuvent télécharger des photos de pièges photographiques et le système vous dit non seulement quelle espèce l’a vue, mais aussi quel individu l’a vu”, et peut-être que le sexe et l’âge le disent également.

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Actualités – Californie – Explication: faire fonctionner la technologie de reconnaissance faciale pour les ours
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Un programme informatique aide les biologistes à identifier les ours
Explication: Faire fonctionner la technologie de reconnaissance faciale pour les ours

Source: https://indianexpress.com/article/explained/explained-making-facial-recognition-work-for-bears-7052761/

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