Un nouvel outil utilise la technologie de reconnaissance faciale pour identifier les baleines et les dauphins dans la nature parmi 24 espèces. La recherche a été dirigée par l’Université d’Hawaï au Mānoa Hawaiʻi Institute of Marine Biology (HIMB) Ph.D. étudiant Philip Patton et publié dans Méthodes en écologie et évolution.
« Du point de vue de la conservation, il est vraiment utile de pouvoir reconnaître les mêmes individus au fil du temps, car vous pouvez voir quelles zones les individus utilisent », a déclaré Patton. « Vous pouvez également utiliser ces informations pour estimer la taille de la population et les tendances démographiques. »
Ce modèle de photo-identification multi-espèces basé sur une méthode de pointe en reconnaissance faciale humaine a été créé pour un concours Kaggle organisé par Happywhale.com qui mettait les ingénieurs au défi de développer un outil capable d’identifier individuellement les baleines et les dauphins à l’aide d’un algorithme. L’algorithme développé par les ingénieurs peut identifier des caractéristiques telles que les cicatrices, la pigmentation, la taille et plus encore sur les dauphins et les baleines.
Accélérer le processus de collecte d’informations
Le programme de recherche sur les mammifères marins UH Mānoa étudie ces espèces en utilisant la photographie pour éclairer les efforts de gestion et de conservation des mammifères marins à Hawaiʻi.
« Lorsque nous sortons et faisons ces enquêtes comme les prendre en photo sur le terrain, en utilisant un algorithme comme celui-ci, nous pouvons vraiment accélérer le processus de collecte d’informations », a déclaré Patton. « Une fois de retour au laboratoire, nous pouvons passer nos photos à travers l’algorithme et il nous dira qui est là et nous avons immédiatement des informations pour juger des choses comme la population, l’utilisation de l’espace, etc. qui sont importantes pour la conservation des baleines hawaïennes et dauphins. »
Écologiquement, les dauphins sont très sociaux, et ce nouvel outil fournit un moyen d’observer le comportement social des dauphins de manière non invasive.
« Vous pouvez en fait apprendre beaucoup d’informations simplement en reconnaissant le même individu au fil du temps et en notant où vous l’avez vu », a déclaré Patton.
La publication est le produit d’une collaboration massive, avec 56 chercheurs du monde entier partageant leurs précieuses données d’images – représentant six continents et 24 espèces – pour faire avancer la recherche et la conservation des cétacés.
L’étude comprenait Liah McPherson et Jens Curry, étudiants diplômés du HIMB, et le conseiller pédagogique de Patton, Lars Bejder.
Plus d’information:
Philip T. Patton et al, Une approche d’apprentissage en profondeur de la photo-identification démontre des performances élevées sur deux douzaines d’espèces de cétacés, Méthodes en écologie et évolution (2023). DOI : 10.1111/2041-210X.14167