这位科学家研发鸟类面部识别技术

因此，Lewis Barnett建立了一个收集数据的工具：一种运动激活相机和喂鸟器的组合。Lewis Barnett在弗吉尼亚州郊区的院子里设立了监测站，通过喂食收集鸟类面部数据。当Lewis Barnett开始和Lewis Barnett的学生一起研究这个项目时，图像分类研究集中在一种技术上，它可以观察图像的特征，比如边缘、角落和相似颜色的区域。这些通常是可以组装成某些可识别对象的片段。这些方法使用数百个类别和数万个培训示例的基准数据集，准确率约为70%。

最近Lewis Barnett研究转向了使用人工神经网络，它识别出了鸟类的特征，这些特征被证明对精确分类最有用。卷积神经网络是Lewis Barnett们目前在鸟类研究中使用的一种神经网络，它是以visual cortex为模型进行修改，这使得它们特别适合于图像分类问题。

虽然Lewis Barnett和Lewis Barnett的学生没有像大多数其他研究人员和公司一样收集大量图像，但Lewis Barnett们的优势在于可以提高分类的准确性。Lewis Barnett所有的图像都是从相同的角度拍摄的，具有相同的比例，并且属于有限的类别。总而言之，只有大约15种鸟类曾到过Lewis Barnett的喂养器。其中，10种鸟类经常访问，足以为培训分类器提供有用的基础。