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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2506.01468 (cs)
[提交于 2025年6月2日 ]

标题: 基于加权图神经网络的羊面部疼痛评估

标题: Sheep Facial Pain Assessment Under Weighted Graph Neural Networks

Authors:Alam Noor, Luis Almeida, Mohamed Daoudi, Kai Li, Eduardo Tovar
摘要: 准确识别和评估绵羊的疼痛是区分动物健康状况并缓解有害情况的关键。然而,这种准确性受到管理这些动物自动监控疼痛能力的限制。面部评分是一种广泛使用且有用的方法,用于评估人类和其他生物的疼痛。研究人员还分析了绵羊的面部表情以评估其健康状态,并得出结论认为面部标志点检测和疼痛水平预测至关重要。 为此,我们提出了一种新的加权图神经网络(WGNN)模型,用于连接绵羊检测到的面部标志点并定义疼痛水平。此外,我们提出了一个新的绵羊面部标志点数据集,该数据集符合绵羊面部表情量表(SPFES)的参数。 目前,尚无专门针对图神经网络(GNNs)在绵羊面部标志点数据上检测和测量疼痛水平的全面性能基准。YOLOv8n检测器架构在绵羊面部标志点数据集中实现了59.30%的平均精度均值(mAP),在七种其他检测模型中表现最佳。WGNN框架在YOLOv8n轻量级车载设备部署模型上对多个面部部分表情的跟踪准确率为92.71%。
摘要: Accurately recognizing and assessing pain in sheep is key to discern animal health and mitigating harmful situations. However, such accuracy is limited by the ability to manage automatic monitoring of pain in those animals. Facial expression scoring is a widely used and useful method to evaluate pain in both humans and other living beings. Researchers also analyzed the facial expressions of sheep to assess their health state and concluded that facial landmark detection and pain level prediction are essential. For this purpose, we propose a novel weighted graph neural network (WGNN) model to link sheep's detected facial landmarks and define pain levels. Furthermore, we propose a new sheep facial landmarks dataset that adheres to the parameters of the Sheep Facial Expression Scale (SPFES). Currently, there is no comprehensive performance benchmark that specifically evaluates the use of graph neural networks (GNNs) on sheep facial landmark data to detect and measure pain levels. The YOLOv8n detector architecture achieves a mean average precision (mAP) of 59.30% with the sheep facial landmarks dataset, among seven other detection models. The WGNN framework has an accuracy of 92.71% for tracking multiple facial parts expressions with the YOLOv8n lightweight on-board device deployment-capable model.
评论: 2025年第19届自动面部与手势识别国际会议(FG)
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2506.01468 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2506.01468v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.01468
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Alam Noor [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 6 月 2 日 09:24:09 UTC (33,512 KB)
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