圖片來源：University of Cambridge
羊的生活并不像看起來那樣輕松。它們也會遭遇創(chuàng)傷和感染，然而當(dāng)它們痛苦的時候，卻不能把這些告訴人類管理員。
近來，獸醫(yī)們開發(fā)出了通過面部表情了解一只羊痛苦程度的方法，然而人們對它的使用情況并不一致，而且手動評定等級也過于耗時。
現(xiàn)在，英國劍橋大學(xué)的計算學(xué)家們已經(jīng)開始將這一任務(wù)自動化。他們借鑒“綿羊面部表情痛苦等級量表”，列舉了與不同水平的痛苦相關(guān)聯(lián)的若干“面部動作單元”（AUs）。
據(jù)介紹，該人工智能系統(tǒng)可用來識別羊的五種不同面部表情，并且評估其是否處于痛苦狀態(tài)，以及痛苦有多嚴(yán)重。相機可以安裝在水槽上，在動物喝水的時候?qū)λ鼈冞M行監(jiān)測，如果羊群中有發(fā)生疾病的個體，可以及時給牧民發(fā)出提醒，以便較早地預(yù)放群體性疾病的產(chǎn)生。
研究人員通過手動方式對獲得的480張綿羊圖片的AUs進行了標(biāo)注，如鼻孔變形、每只耳朵的轉(zhuǎn)動以及每個眼睛的瞇起程度等。
然后，他們通過給一個機器學(xué)習(xí)算式“喂食”90%的照片及標(biāo)簽，來訓(xùn)練其學(xué)習(xí)算法。此后，他們通過剩余10%的照片測試了該算法。
研究發(fā)現(xiàn)，該程序識別AUs的平均準(zhǔn)確度是67%，和人類識別的平均水平差不多，研究人員6月1日在美國華盛頓特區(qū)舉行的電氣與電子工程師協(xié)會自動面部和手勢識別國際會議上報告這個成果。
研究發(fā)現(xiàn)，耳朵的動作是最好的證據(jù)。改善訓(xùn)練程序后準(zhǔn)確性進一步提高。
考慮到額外的標(biāo)簽圖像，科學(xué)家期待他們的方法能夠在其他動物中同樣適用。研究人員表示，更好地診斷疼痛能夠帶來更快的治療。
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