比追踪更深入：基于计算机视觉的动物疼痛和情感状态识别调查,arXiv

比追踪更深入：基于计算机视觉的动物疼痛和情感状态识别调查
arXiv - CS - Computer Vision and Pattern Recognition Pub Date : 2022-06-16 , DOI: arxiv-2206.08405
Sofia Broomé, Marcelo Feighelstein, Anna Zamansky, Gabriel Carreira Lencioni, Pia Haubro Andersen, Francisca Pessanha, Marwa Mahmoud, Hedvig Kjellström, Albert Ali Salah

动物运动跟踪和姿势识别的进步已经改变了动物行为研究的游戏规则。最近，越来越多的工作比追踪“更深入”，并解决了动物内部状态（如情绪和疼痛）的自动识别，旨在改善动物福利，使这一领域成为系统化的及时时机。本文对基于计算机视觉的动物情感状态和疼痛识别研究进行了全面调查，涉及面部和身体行为分析。我们总结了迄今为止在该主题中所做的努力——将它们按不同维度进行分类，突出挑战和研究差距，并为推进该领域提供最佳实践建议，以及一些未来的研究方向。

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更新日期：2022-06-20

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