摘要：個體識別是動物行為學與生態(tài)學研究工作的基礎,也是制定珍稀野生動物保護政策的重要依據(jù)。為了豐富大熊貓個體識別和種群數(shù)量調查的方法,我們于2017年7月分別在四川省雅安市碧峰峽大熊貓基地和四川省汶川縣耿達鎮(zhèn)的中華大熊貓苑共計拍攝18只大熊貓個體,每只大熊貓拍攝6~13張高質量面部照片(共計131張),利用發(fā)育網絡(Developmental Network)建立大熊貓面部識別模型。利用此模型對存在部分背景的大熊貓面部照片進行識別檢測,得到的個體識別率為79.41%,對完全去除背景的大熊貓面部照片進行識別檢測,得到的個體識別率為58.82%。研究表明,發(fā)育網絡具有足夠的大熊貓個體識別能力,不同背景比例的照片對大熊貓個體識別的實際結果具有較大的影響。隨著發(fā)育網絡識別模型的發(fā)展,我們建議更多的野生動物保護研究者結合這一技術深入地開展珍稀野生動物(如大熊貓)個體識別研究,逐步提高識別準確度,并應用到關鍵區(qū)域大規(guī)模的動物調查中。