基于计算机视觉的毛发显微图像分类系统Tricho-Vision在保护生物学及法医学中的应用研究

本研究针对野生动物保护中物种鉴定的技术瓶颈，创新性地开发了Tricho-Vision框架，首次系统评估了CNN、ViT和Swin Transformer等模型在哺乳动物毛发显微图像分类中的表现。通过构建包含76个优先保护物种的数据集，实现了物种（71.60%准确率）、属（75.07%）、科（88.41%）和目（95.98%）四级分类，其中Swin Transformer模型表现最优。该研究为生物多样性监测和野生动物犯罪侦查提供了自动化解决方案。

　　

在野生动物保护和法医科学领域，哺乳动物毛发作为重要的生物标记物，其鉴定一直面临巨大挑战。传统毛发分类学(Tricho-Taxonomy)依赖专家经验，存在主观性强、效率低下等问题，而全球范围内专业人才的短缺更使这一问题雪上加霜。与此同时，非法野生动物贸易猖獗，涉及虎(Panthera tigris)、雪豹(Panthera uncia)等濒危物种的盗猎案件频发，亟需发展快速准确的物种鉴定技术。

针对这一迫切需求，来自中国科学院动物研究所等机构的研究团队在《Ecological Informatics》发表了开创性研究。该团队构建了首个包含76个保护物种（3种极危、11种濒危）的毛发显微图像数据集，涵盖4个目、13个科、43个属，并开发了基于深度学习的Tricho-Vision分类框架。研究采用标准化流程采集干制皮张的背脊部毛发，通过丙酮清洗和DPX封片制备样本，使用Olympus BX41显微镜获取1920×2560像素的显微图像。关键技术包括：1)多尺度图像裁剪策略（128×128至512×512像素）与重叠采样（12.5%-50%）；2)对比7种深度学习模型（ResNet-50、EfficientNet-b3、ViT-Base等）；3)Swin Transformer的层级注意力机制优化；4)高斯和椒盐噪声鲁棒性测试。

研究结果部分显示：

1. 物种识别：Swin-V2-Base以72.63%准确率显著优于传统CNN（ResNet-50为66.90%），主要得益于其跨窗口注意力对毛发髓质(medulla)和角质层(cuticle)全局特征的捕捉。
2. 属级分类：43个属的分类任务中，Swin-Base达75.07%准确率，较MobileNetV2提升28%，表明Transformer架构对近缘物种的细微差异更具辨别力。
3. 科级分类：13个科的识别准确率跃升至88.41%，证明高层级分类任务中毛发形态特征的区分度更高。
4. 图像处理优化：50%重叠的512×512像素裁剪使准确率提升2.54%，而尺度印模(scale imprint)图像（72.4%）比横截面(cross-section)（69.04%）更易分类。

讨论部分强调，该研究首次系统验证了计算机视觉在毛发分类学的适用性：1)建立标准化评估体系，填补了该领域方法学空白；2)Swin Transformer的shifted window机制特别适合处理毛发纹理的局部-全局特征关联；3)开发的交互式鉴定工具(图1)可实现实时分类，助力野外保护和执法。局限性包括样本地理来源单一（印度保护区），未来需扩展至退化样本和混合DNA场景。

这项研究的意义在于：为《印度野生动物保护法(2022)》的实施提供了技术支撑，通过自动化鉴定加速了盗猎案件物证分析；构建的数字毛发库为生态学研究提供新工具；其分层分类框架可推广至其他生物特征识别领域，标志着保护生物学向智能化迈出关键一步。