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【Science】羊脸识别诊断疼痛指数,机器学习捕捉(2)

时间:2017-06-04 19:36来源:118图库 作者:j2开奖直播 点击:
评估动物的疼痛水平是维持动物福利的关键,但该过程十分耗费时间。羊的面部表情是有效评估其疼痛水平的可靠指标。在本文中,我们将识别人脸表情的

评估动物的疼痛水平是维持动物福利的关键,但该过程十分耗费时间。羊的面部表情是有效评估其疼痛水平的可靠指标。在本文中,我们将识别人脸表情的技术扩展到识别绵羊的面部动作单元中,从而实现了根据羊脸表情自动评估绵羊的疼痛水平。我们的方法包含多个层次,首先对绵羊脸部进行检测,定位面部地标(landmark),对数据归一化(normallisation)后提取面部特征。这些特征用定向梯度的直方图表示,然后使用支持向量机进行分类。实验显示,系统对绵羊面部动作单元(Action Unit)分类的总体准确度为67%。我们认为,如果有更多的数据,这一疼痛水平自动评估方法可以推广应用于其他动物。

论文地址:~pr10/publications/fg17.pdf

参考资料

[1] C. Häger et. al., The Sheep Grimace Scale as an indicator of post-operative distress and pain in laboratory sheep. PLoS ONE 12(4):e0175839 · April 2017

[2] Corrigendum to “Development of a facial expression scale using footrot and mastitis as models of pain in sheep” [Appl. Anim. Behav. Sci. 176C (2016) 19–26] McLennan, Krista M. et al. Applied Animal Behaviour Science , Volume 179 , 105 - 107

atv (责任编辑:本港台直播)
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