論文の概要: Video-based estimation of pain indicators in dogs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13296v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 10:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 15:44:22.391981
• Title: Video-based estimation of pain indicators in dogs
• Title（参考訳）: ビデオによる犬の痛み指標の推定
• Authors: Hongyi Zhu, Yasemin Salg{\i}rl{\i}, P{\i}nar Can, Durmu\c{s} At{\i}lgan, Albert Ali Salah
• Abstract要約: この問題に対して,新しいビデオベース2ストリームディープニューラルネットワーク手法を提案する。 ビデオ上のキーポイントとRGB表現の両方から、ボディキーポイントを抽出し、プリプロセスし、特徴を計算します。 我々は、獣医が収集し、痛みの有無を注釈した、ユニークなビデオベースの犬行動データセットを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7103996289794217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Dog owners are typically capable of recognizing behavioral cues that reveal subjective states of their dogs, such as pain. But automatic recognition of the pain state is very challenging. This paper proposes a novel video-based, two-stream deep neural network approach for this problem. We extract and preprocess body keypoints, and compute features from both keypoints and the RGB representation over the video. We propose an approach to deal with self-occlusions and missing keypoints. We also present a unique video-based dog behavior dataset, collected by veterinary professionals, and annotated for presence of pain, and report good classification results with the proposed approach. This study is one of the first works on machine learning based estimation of dog pain state.
• Abstract（参考訳）: 犬の飼い主は通常、痛みなどの主観的な状態を明らかにする行動的手がかりを認識できる。 しかし、痛み状態の自動認識は非常に難しい。 本稿では,この問題に対する新しいビデオベース2ストリーム深層ニューラルネットワーク手法を提案する。 ビデオ上のキーポイントとRGB表現の両方から、ボディキーポイントを抽出し、プリプロセスし、特徴を計算します。 自己排除と欠落するキーポイントに対処するアプローチを提案する。 また, 獣医が収集し, 痛みの有無をアノテートしたユニークなビデオベースの行動データセットを提示し, 提案手法を用いて良好な分類結果を示す。 この研究は、犬の痛み状態を機械学習で推定する最初の研究の1つである。

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