안면 인식 기술은 곰이나 소와 같은 동물에도 적용될 수 있다

BearID software spots the face of a bear in an image.

 

곰 생물학자인 멜라니 클라팜은 곰의 귀에 흠집이 나거나 코에 흉터가 있는 등 개인적인 특성을 사용한다.

그녀는 곰을 추적하는 것은 종의 연구와 보존에 도움이 될 수 있기 때문에 중요하다고 설명했다; 곰이 어떤 곰인지 아는 것은 심지어 어떤 회색곰이 쓰레기통에 들어가는지 알아내거나 농부의 가축을 공격하는 것과 같은 문제에도 도움이 될 수 있기 때문이다.

몇 년 전에 그녀는 일반적으로 인간을 식별하는 데 사용되는 기술이 도움이 될 수 있는지 궁금해하기 시작했다. 그녀는 실리콘 밸리에 기반을 둔 두 명의 기술 직원과 팀을 이루어 BearID를 만들었다. 지금까지 이 프로젝트는 AI를 사용하여 132 마리의 동물을 개별적으로 인식했다.

 

인간을 식별하는 도구로 알려진 얼굴 인식 기술은 사생활, 정확성, 편견 같은 문제들 때문에 논란이 되고 있는 반면, 베어 ID는 야생과 농장에서 동물들을 위해 그것을 적응시키기 위한 몇 가지 노력 중 하나이다. 클라팜과 같은 이 기술의 지지자들은, RFID 태그를 부착하기 위해 목걸이를 붙이거나 귀를 뚫는 것보다 동물을 추적하는 것이 더 싸고 오래 지속되며, 덜 침습적이라고 말한다.

"아이디는 회색곰의 이미지 4,674개를 수집했으며 이 이미지 중 80%는 얼굴 인식 시스템을 훈련하는 데 사용됐으며 나머지 20%는 이를 테스트하는 데 사용됐다"라고 말했다.

그녀와 그녀의 협력자들이 최근에 발표한 연구에 따르면, 이 시스템은 84% 정확하다. 하지만 당신이 알아보려는 곰은 그룹의 비교적 작은 데이터 집합에 이미 있을 겁니다.

 

목장의 안면인식

Joe Hoagland는 가축 목장에서도 마찬가지로 그렇게 하려고 합니다. 목장 주인은 CattleTracs라는 앱을 구축하고 있으며, 누구나 GPS 좌표와 함께 온라인 데이터베이스에 사진 날짜와 함께 저장될 가축 사진을 찍을 수 있다고 말한다. 동일한 동물의 후속 사진을 이전 사진과 일치시켜 시간이 지남에 따라 추적할 수 있다.

그는 소는 생산자부터 목초 작업, 제비 먹이주기, 육류 포장공장 등 생활 중 많은 다양한 사람과 장소를 거쳐간다고 설명했다. 그들 사이의 추적은 그리 많지 않아, 가축을 황폐화시키고 사람들에게 해를 끼칠 수 있는 동물성 질병과 같은 문제를 조사하기 어렵게 만든다. 그는 이 앱이 연말까지 이용 가능할 것으로 기대하고 있다.

그는 "병든 동물을 추적하고, 근원을 찾고, 격리하고, 접촉 추적을 할 수 있다"면서 "코로나바이러스와 관련된 모든 것 역시 동물과 함께 할 수 있는 것"이라고 말했다.

전문가 그룹은 지난 3월에 어린 소 1,000마리의 이미지를 포함한 135,000개 이상의 개념 증명 시스템을 구축했다. 그것이 이전에 본 적이 있든 없든 동물들을 식별하는데 94%의 정확성을 가지고 있다고 말한다.

이 기술은 소들이 빽빽하게 들어차 있을 때 제대로 작동하지 못하는 RFID 태그와 리더보다 훨씬 낫기 때문에 "정확성 면에서 큰 도약"이라고 말한다.

 

감시 기술이 동물들을 보호하는 데 도움이 되는 반면,  GPS 좌표와 같은 데이터를 이용해 동물들을 밀렵하는 데 악용될 수도 있다. 

"과학자들과 자연보호 관리자들에게 좋은 것은 야생 밀렵꾼들에게도 횡재입니다."라고 말한다.

Face recognition isn't just for humans — it's learning to identify bears and cows, too