目前野外生物學家對鳥類個體的研究中，首先要捕捉到它，然后在它的腿上綁上能標識身份的東西，在釋放之后再重新捕捉進行讀取。這對于科學家來說是相當繁瑣的，而且也會給鳥類造成影響。

　　為了尋求更好的替代解決方案，一支國際研究團隊創建了一個人工智能系統，它可以通過照片來進行鳥類的身份識別。該系統已經在數千種鳥類的圖像數據庫上進行訓練，每種動物的羽毛都顯示出獨特的模式。通過這種方式，系統學會了在隨后的圖像中要注意的獨特特征。

　　團隊在野生的大山雀（Great Tit）、群居織布鳥（social weaver），以及圈養的斑胸草雀（zebra finches）上進行測試。在所有情況下，它都利用安裝在喂食站的攝像頭，首先獲得每只鳥的初始特寫照片。當那只鳥后來返回并再次被拍到時，系統能夠將該照片與第一張照片進行比對，確定兩張照片是同一只動物。

　　到目前為止，該系統已被證明在識別單個雀類方面的準確率為 87%，對野生鳥類的準確率超過 90%。

　　為了衡量這種準確性，大多數鳥類已經配備了被動式集成應答器標簽，與植入狗和貓身上的標簽不同。當該標簽被喂食站的天線讀取時，系統就會記錄下標簽的個人代碼，另外它還會觸發相機拍攝照片。這意味著，所有的照片都是同樣被標簽識別的動物--當然，在實際使用中，該系統利用的只是照片。

　　參與研究的是來自波爾圖大學（葡萄牙）、馬克斯-普朗克動物行為研究所（德國）、CNRS 研究所（法國）、巴黎-薩克雷大學、康斯坦茨大學（德國）、蒙彼利埃大學（法國）和菲茨-帕特里克非洲鳥類研究所（南非）的研究人員。

　　Sources:British Ecological Society,CNRS

總結

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