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(huì)遭遇創(chuàng)傷和感染，然而當(dāng)它們痛苦的時(shí)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(duì)它的使用情況并不一致，而且手動(dòng)評(píng)定等級(jí)也過于耗時(shí)。
現(xiàn)在，英國劍橋大學(xué)的計(jì)算學(xué)家們已經(jīng)開始將這一任務(wù)自動(dòng)化。他們借鑒“綿羊面部表情痛苦等級(jí)量表”，列舉了與不同水平的痛苦相關(guān)聯(lián)的若干“面部動(dòng)作單元”（AUs）。
據(jù)介紹，該人工智能系統(tǒng)可用來識(shí)別羊的五種不同面部表情，并且評(píng)估其是否處于痛苦狀態(tài)，以及痛苦有多嚴(yán)重。相機(jī)可以安裝在水槽上，在動(dòng)物喝水的時(shí)候?qū)λ鼈冞M(jìn)行監(jiān)測(cè)，如果羊群中有發(fā)生疾病的個(gè)體，可以及時(shí)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(dòng)方式對(duì)獲得的480張綿羊圖片的AUs進(jìn)行了標(biāo)注，如鼻孔變形、每只耳朵的轉(zhuǎn)動(dòng)以及每個(gè)眼睛的瞇起程度等。
然后，他們通過給一個(gè)機(jī)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(cè)試了該算法。
研究發(fā)現(xiàn)，該程序識(shí)別AUs的平均準(zhǔn)確度是67%，和人類識(shí)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(huì)自動(dòng)面部和手勢(shì)識(shí)別國際會(huì)議上報(bào)告這個(gè)成果。
研究發(fā)現(xiàn)，耳朵的動(dòng)作是最好的證據(jù)。改善訓(xùn)練程序后準(zhǔn)確性進(jìn)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(dòng)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。
