カナダのブリティッシュコロンビア州でハイイログマの追跡調査を10年以上続けている生物学者のMelanie Clapham氏が、シリコンバレーの技術者らと協力して、「BearID」と呼ばれる顔認識ソフトウェアを開発した。ハイイログマを監視し、傷や怪我の痕などのわずかな違いを追跡できるというもので、132頭のハイイログマの写真を使って訓練された。

https://japan.cnet.com/storage/2020/11/24/84229253d220e57fbf0599a1989c1ca8/gettyimages-490055-0011.jpg
クマ/提供：Getty Images

　4674枚の画像のうち80％は訓練、20％はテストに使われた。「Ecology and Evolution」誌に掲載されたチームの研究論文によれば、このシステムが個体を特定する精度は現時点で84％だという。ただし、クマを識別するには、そのクマをあらかじめシステムに登録しておく必要がある。
□Automated facial recognition for wildlife that lack unique markings: A deep learning approach for brown bears - Clapham - - Ecology and Evolution - Wiley Online Library（英文）
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ece3.6840

　一方CNNによると、米国のカンザス州では牧場主であるJoe Hoagland氏が同じようなウシ追跡ソフトウェアを開発している。同氏が取り組んでいるのは「CattleTracs」というアプリで、誰もがウシの写真を撮ってオンラインデータベースに投稿できるようになっており、GPS座標や日付などの情報を利用してウシを長期的に追跡できるという。
□Face recognition isn't just for humans — it's learning to identify bears and cows, too - CNN（英文）
https://www.cnn.com/2020/11/22/tech/face-recognition-bears-cows/index.html

　Hoagland氏は、自身の研究成果をカンザス州立大学のチームに提供して、概念実証システムの開発に貢献した。その結果、このシステムを使うことで、以前に見かけたことがないウシも含め、94％の精度でウシを識別できたと同大学のKC Olson主任教授は説明している。

この記事は海外Red Ventures発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
https://www.cnet.com/news/facial-recognition-software-is-learning-to-identify-bear-and-cow-faces/

2020年11月24日 11時17分
CNET Japan
https://japan.cnet.com/article/35162822/