大多數關於野生動物行為生態學的研究都要求研究對像是可以個體識別的。個體識別不僅是無偏數據收集的必要基礎（如個體行為數據記錄），也是記錄所關注變數在個體間變化（如社會關係、特殊行為等）的關鍵，但是，利用外觀的明顯變化進行個體識別方法通常不適用於種群規模較大的物種（如蜘蛛、猴類）或特徵上沒有明顯差異的物種(如大熊貓Ailuropoda melanoleuca)，因為個體過多意味著要記錄的個體特徵的數量增加，沒有明顯特徵的動物意味著只有細微的特徵變化，很容易出現對個體的錯誤識別。由於沒有合適的方法來識別和監測大熊貓的目標個體，目前缺乏對大熊貓長期的野外跟蹤和監測數據，很有必要開發一種用於目標個體識別的合適方法。
為了解決上述大熊貓個體識別的技術問題，西華師範大學生命科學學院張晉東研究員的研究團隊，與西華師範大學數學與信息學院的鄭伯川教授團隊合作，基於深度學習技術，對來自25個圈養大熊貓的65000張面部照片進行學習、訓練、調試，成功建立了大熊貓面部識別網絡，平均識別率達95%。該技術能夠極大地提高大熊貓個體監測和大數據分析效率，可應用於大熊貓等野生動物的個體識別、生活史和社會機制等研究中，能促進野生動物保護相關工作的開展。
該研究成果以“Identification of animal individuals using deep learning: a case study of giant panda”為題近期在線發表在Elsevier出版集團旗下的國際權威保護生物學期刊Biological Conservation（2020年最新中科院JCR分區1區，Top期刊，最新影響因子為4.451）。該學院2018級研究生侯金為論文第一作者，張晉東研究員和鄭伯川教授為共同通訊作者。該研究得到了國家自然科學基金（41571517, 31572293）、西南野生動植物資源保護教育部重點實驗室開放基金（XNYB17-2）、四川省科技廳支撐項目（2019YFG0299）、西華師範大學科研創新團隊基金（CXTD2018-9）、西華師範大學博士啟動項目（17E073, 17E074)和西華師範大學英才基金項目（YC358）的資助。（文 張晉東）
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