近日，人工智能与低空技术学院陈欣副教授在人工智能知名期刊Expert Systems with Applications（ESWA，中科院一区）发表题为“Animal identity recognition based on gait features”的研究论文。其中，陈欣副教授为文章第一作者，学校兰玉彬教授、暨南大学刘志全教授、华为云田奇教授为文章合作作者。
动物身份识别技术是开展动物管理与动物生态学研究的重要基础。现有动物身份识别方法多为侵入式，这类方法不仅会干扰动物的日常活动，还可能导致动物产生疼痛、出血及感染疾病等风险，对野生动物而言，此类风险尤为突出。步态是一种独特的生物特征，可在无需动物主动配合的前提下实现远距离身份识别，且步态特征一旦形成便难以伪装。当前，步态识别的研究重心集中于人类领域，针对动物步态识别的相关研究则十分有限。本研究构建了两个动物步态数据集，并通过研究发现：动物步态的周期普遍短于人类步态。基于这一发现，我们提出了一种名为动物步态识别网络（AnimalGaitNet）的框架，该框架利用步态特征实现动物身份识别。同时，我们设计了一种即插即用的短时步态激活模块（STGA），用于放大动物步态的波动特征。实验结果表明，本文提出的动物步态识别方法对家畜的识别准确率超过90%，证实了利用步态特征进行动物身份识别的可行性。这项研究成果也为动物保护工作提供了参考价值，尤其适用于野生动物保护与野生生物资源保育领域。
图1 长短期注意力激活的示意图
自2021年来，陈欣副教授课题组在兰玉彬教授的带领下，在人工智能领域开展了一系列的研究工作，取得突出成绩，成果相继发表在IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence （中科院一区，影响因子23.6）,IEEE transactions on image processing （中科院一区，影响因子10.6）, IEEE transactions on neural networks and learning systems （中科院一区，影响因子14.3）等知名期刊上。
该研究得到国家自然科学基金项目（62572200, 32371984）、高等学校学科创新引智计划(D18019)、国家棉花产业技术体系项目(CARS-15-23)、广东省重点研发计划（2023B0202090001）、广东省自然科学基金（2024A1515011217）、和学校科研创新能力提质增效“优青培育”专项等资助。
相关论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417425044021?dgcid=coauthor
文图/人工智能与低空技术学院
