Gesichtserkennung für Pinguine

Forscher an der Bristol University setzen eine fortschrittliche Bilderkennungssoftware ein, um frei lebende Pinguine zu identifizieren und ihre Bewegungen zu überwachen.

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Forscher an der Bristol University, die eine Kolonie seltener Pinguine auf einer abgelegenen südafrikanischen Insel untersuchen, setzen eine fortschrittliche Bilderkennungssoftware ein, um einzelne Tiere zu identifizieren und ihre Bewegungen zu überwachen. Arbeitet die Technik wie erhofft, könnte sie Umweltschützern künftig unschätzbare Dienste erweisen.

Die von den Wissenschaftlern verwendete Technologie wurde eigentlich zur Erkennung menschlicher Gesichter entwickelt. Auf diesem Gebiet wurden in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht. Das "Penguin Recognition Project" ist das erste Großvorhaben seiner Art, das solche Bilderkennungssysteme einsetzt, um eine ganze Tierpopulation in ihrem natürlichen Lebensraum zu katalogisieren.

Robben Island ist die Heimat von rund 20.000 afrikanischen Pinguinen, einer bedrohten Spezies, die im letzten Jahrhundert 90 Prozent ihres Bestandes einbüßen musste. Die Forscher aus Bristol installierten zu ihrer Erfassung mehrere Kameras auf Pfaden, die von den Tieren besonders oft genommen werden. Die Software registriert das Fingerabdruck-artige Muster aus schwarzen und weißen Federn und nutzt es, um die Tiere zu unterscheiden. Durch das Tracking einzelner Pinguine über einen längeren Zeitraum hinweg wollen die Forscher herausfinden, wie lange sie leben, wie oft sie Junge bekommen und zu welcher Zeit des Jahres sie am stärksten gefährdet sind.

"Es gibt sehr viele Forscher, die Bilderkennungssysteme darauf trainieren, Objekte zu unterscheiden", sagt der Physiker Peter Barham, der zu den leitenden Wissenschaftlern bei dem Projekt gehört. "Niemand hat die Technik aber bislang genutzt, um nach Tieren Ausschau zu halten." Der Ansatz könne potenziell jede Tierart überwachen, die über unterschiedliche optische Muster verfügt. Dies sei bei vielen bedrohten Spezies der Fall, vom Buckelwal bis zu Giraffen.

Will man eine Gesamtpopulation mit herkömmlichen Methoden überwachen, wird das schnell schwierig und teuer. Außerdem kann es zu Stress bei den Tieren führen. Bei den meisten biologischen Untersuchungen dieser Art werden Tiere eingefangen und mit Markern versehen – oder man folgt ihnen, fotografiert und katalogisiert sie in einer Bilddatenbank.

Das Penguin Recognition Project macht letzteres ebenfalls, doch Stress für die Tiere entfällt und die gewonnenen Informationen sind ebenfalls besser. "Wir können die Überlebensstatistik der Pinguine künftig im Monatsrhythmus anlegen – und nicht etwa nur jährlich", sagt Barham stolz. Die Menge der so gewonnenen Daten sei "beängstigend". Derzeit sind die Forscher deshalb dabei, ein System zu installieren, das permanent die ganze Insel überwacht. Zuvor wurden mehrere Prototypen vier Jahre lang untersucht.

Die Software nutzt einen Lernalgorithmus, der mit zunehmender Datenfülle immer besser wird. Tilo Burghardt, Computerwissenschaftler an der Bristol University, fütterte das System zunächst mit einer großen Anzahl von Pinguinbildern. Es kann nun Pinguin-artige Objekte anhand der Brustform und dem Streifen identifizieren – einem schwarzen Band, das stets eine charakteristische Ausprägung hat. Einzelne Tiere werden anhand ihrer einzigartigen Muster auf ihrer Brust erkannt. Die Datenbank speichert dazu die Entfernungswerte zwischen den darin enthaltenen Punkten. Der Analyseteil der Software ist laut Burghardt robust genug, einzelne Tiere auch dann noch zu identifizieren, wenn mehrere dieser Punkte verdeckt sind. "Man kann solche Tiermuster sogar wirksamer und effizienter speichern als das menschliche Gesicht", sagt er. "Der Rechner braucht keine große Umschreibung, damit das funktionieren kann."

Das System verwendet recht günstige Komponenten: Herkömmliche Überwachungskameras, die an Laptops angeschlossen sind und über ein WLAN-Funknetz kommunizieren. Hinzu kommen noch eine Stromquelle und eine Außenanbindung, mit der die Daten an einen zentralen Server übertragen werden. Das gesamte System arbeitet anschließend draußen in der Natur, ohne dass ein Mensch eingreifen müsste. In einer vierwöchigen Beobachtungsphase könne die Technik nahezu alle Tiere einer Kolonie erfassen, sagt Barham.

Um den Ansatz auch auf andere Tierarten zu übertragen, muss zunächst ein Weg gefunden werden, die notwendigen Bilder möglichst effizient einzusammeln. Spezies, die nicht auf bekannten Pfaden unterwegs sind, aber dennoch große Strecken zurücklegen, können von passiven Kameras nicht ausreichend erfasst werden, um die ganze Population abzudecken.

Doch selbst wenn das Katalogisieren und Fotografieren nicht automatisiert erfolgen kann, lässt sich doch zumindest das Abgleichen der Bilder vom Rechner erledigen. Denn genau das ist eine sehr anstrengende und ungenaue Handarbeit, die Forschungsbudgets zudem leicht auffressen kann. Sophie Grange, Zebraexpertin ab der Wits University in Südafrika, gibt sich optimistisch, was das Potenzial der Technik anbetrifft. Sie arbeitet derzeit mit Burghardt und seinen Kollegen an einem ähnlichen Projekt für ihre Tierart. "Diese Untersuchungen werden dafür sorgen, dass sich unser Wissen über die Demographie einer Spezies deutlich verbessert. Und das ist von zentraler Bedeutung, wenn man Tierpopulationen managen und schützen will."

Burghardt glaubt, dass der Sektor der Tierforschung schon lange auf technologische Innovationen wartet. "Es dauerte lange, bis klar wurde, dass man ähnliche Ansätze zur Bewältigung unterschiedlicher Probleme nutzen konnte." Er und seine Kollegen treiben ein neues Forschungsfeld voran, in dem Biologie und Computerwissenschaften verschmelzen. (bsc)