論文の概要: Going Deeper than Tracking: a Survey of Computer-Vision Based Recognition of Animal Pain and Affective States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08405v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 18:50:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 14:00:13.815204
• Title: Going Deeper than Tracking: a Survey of Computer-Vision Based Recognition of Animal Pain and Affective States
• Title（参考訳）: 追跡より深く進む:コンピュータビジョンによる動物の痛みと感情状態の認識に関する調査
• Authors: Sofia Broom\'e, Marcelo Feighelstein, Anna Zamansky, Gabriel Carreira Lencioni, Pia Haubro Andersen, Francisca Pessanha, Marwa Mahmoud, Hedvig Kjellstr\"om and Albert Ali Salah
• Abstract要約: ますます多くの作品が追跡よりも「絶望的」になり、感情や痛みなどの動物の内的状態の自動認識に対処している。 本稿では,動物における情動状態と痛みの認識に関するコンピュータビジョンに基づく総合的な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.993938356023085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advances in animal motion tracking and pose recognition have been a game changer in the study of animal behavior. Recently, an increasing number of works go 'deeper' than tracking, and address automated recognition of animals' internal states such as emotions and pain with the aim of improving animal welfare, making this a timely moment for a systematization of the field. This paper provides a comprehensive survey of computer vision-based research on recognition of affective states and pain in animals, addressing both facial and bodily behavior analysis. We summarize the efforts that have been presented so far within this topic -- classifying them across different dimensions, highlight challenges and research gaps, and provide best practice recommendations for advancing the field, and some future directions for research.
• Abstract（参考訳）: 動物の動き追跡とポーズ認識の進歩は、動物行動の研究におけるゲームチェンジャーとなった。 近年では、追跡よりも「絶望的」な作品が増えており、感情や痛みなどの動物の内的状態の自動認識に対処し、動物福祉の改善をめざして、この分野の体系化のタイムリーな瞬間となっている。 本稿では,動物における情緒状態と痛みの認識に関するコンピュータビジョンに基づく研究の包括的調査を行い,顔と身体の行動分析について述べる。 我々は、このトピックの中でこれまで提示された取り組みを要約し、異なる次元にまたがって分類し、課題と研究ギャップを強調し、分野を前進させるためのベストプラクティスの推奨と研究の今後の方向性について述べる。

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