圖片來源：University of Cambridge
羊的生活并不像看起來那樣輕松。它們也會遭遇創傷和感染，然而當它們痛苦的時候，卻不能把這些告訴人類管理員。
近來，獸醫們開發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。
現在，英國劍橋大學的計算學家們已經開始將這一任務自動化。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聯的若干“面部動作單元”（AUs）。
據介紹，該人工智能系統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，以及痛苦有多嚴重。相機可以安裝在水槽上，在動物喝水的時候對它們進行監測，如果羊群中有發生疾病的個體，可以及時給牧民發出提醒，以便較早地預放群體性疾病的產生。
研究人員通過手動方式對獲得的480張綿羊圖片的AUs進行了標注，如鼻孔變形、每只耳朵的轉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習算式“喂食”90%的照片及標簽，來訓練其學習算法。此后，他們通過剩余10%的照片測試了該算法。
研究發現，該程序識別AUs的平均準確度是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舉行的電氣與電子工程師協會自動面部和手勢識別國際會議上報告這個成果。
研究發現，耳朵的動作是最好的證據。改善訓練程序后準確性進一步提高。
考慮到額外的標簽圖像，科學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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