故事发生在马达加斯加。这里的标志性野生动物是狐猴，它们还只生长在这个非洲东南岛国的一部分地区。由于这里约80%的森林栖息地被破坏，狐猴的情况不容乐观。据国际自然保护联盟的数据，94%的狐猴面临威胁，在111种（亚种）狐猴中，有24种为极度濒危，49种濒临灭绝，另有20种被列为脆弱。

　　动物保护工作者往往需要识别狐猴个体，以便跟踪研究其行为和种群数，一个“朴素”的方法就是观察猴的特征，如大小和形体，标记损伤和疤痕。这在短时期内是有效的，但时间长了，狐猴的外观会有复杂的变化，这使区分变得很难。

　　为克服这一难题，美国密西根州立大学研究人员修改、优化了用来寻找人类罪犯、验证护照的面部识别软件，让它能适应狐猴世界。他们拿来600多张狐猴照片（其中462摄自80只红腹狐猴），来培训称为LemurFaceID的面部识别系统的基础软件。团队发现，软件可以正确辨别超100只狐猴，准确度为98.7%。

　　这个新工具让动物保护者能识别狐猴个体，方便地建立其在野外生活的数据，帮助了解如繁殖率和幼崽死亡率，清晰地了解种群成员的增长和下降，帮助制定长期保护策略。

　　“像人类一样，狐猴有独特的面部特征，能通过该系统识别，”领衔的阿尼尔·杰恩说，“经过优化的LemurFaceID能协助濒危物种的长期研究，提供快速、准确而成本有效的鉴别方法。”团队还认为，lemurfaceid也能用来识别其他濒危物种的面部毛发和皮肤图案，如熊、小熊猫、浣熊、树懒。

　　无独有偶。南非的科学家也借助计算机直接识别大白鲨。

　　这项工作始于南非斯坦陵布什大学海洋生物学家莎拉·安德烈奥蒂博士的项目。她建立了一个数据库，有5000多张背鳍照片，用来区别出没于南非海岸的大白鲨。当然，在这么大的库中人工比对一种纹样不但烦人，不准确，时效上也有问题。

　　她求助于人工智能机器学习专家本·赫布斯特教授和软件工程师皮耶特·赫兆森博士，一起开发了称为Identifin的程序。程序中包含了莎拉博士等先前在野外收集到的背鳍轮廓数据库。

　　当使用者希望Identifin识别某条鲨鱼时，先将拍摄的背鳍照片加载到程序，然后在图像上标注出背鳍后缘的起始和结束处，这有助于软件从看上去混乱的水面背景中截取有用的部分。软件会自动勾勒出背鳍边缘的轮廓（附图中的红线，图：斯坦陵布什大学），将其与数据库中的其他轮廓数据比对，很快就显示出可能的选项，这些建议以匹配率的高低为序排列，提供给使用者选择确定。

　　莎拉博士说，“以前在海上，我必须记住哪条鲨鱼是哪条，以防止在同一鲨鱼体上多次取样。现在放心让Identifin接管。我只需要将新的相片加载到现场的笔记本电脑，运行软件进行识别，看目前在船边的鲨鱼是否被取过样。”

　　上述两篇论文分别发表在《BMC动物学》和《海洋生物多样性》杂志上。看来人工智能、计算机识别这样的技术可以在动物保护中发挥更大的作用。小云