論文の概要: Facial Chick Sexing: An Automated Chick Sexing System From Chick Facial Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09155v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 18:02:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 16:03:11.141643
- Title: Facial Chick Sexing: An Automated Chick Sexing System From Chick Facial Image
- Title(参考訳): 顔の顔画像から自動で顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔
- Authors: Marta Veganzones Rodriguez, Thinh Phan, Arthur F. A. Fernandes, Vivian Breen, Jesus Arango, Michael T. Kidd, Ngan Le,
- Abstract要約: 本研究では, 顔の性別分類技術に触発された, 顔のニワトリの性別分類手法を提案する。
我々は、データ収集、顔とキーポイントの検出、顔のアライメント、分類を含む、訓練と推論のための総合的なシステムを開発する。
本実験は, 将来のニワトリの性行為の実践において, 81.89%の精度で有望な生存可能性を示すものである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.396335230924266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Chick sexing, the process of determining the gender of day-old chicks, is a critical task in the poultry industry due to the distinct roles that each gender plays in production. While effective traditional methods achieve high accuracy, color, and wing feather sexing is exclusive to specific breeds, and vent sexing is invasive and requires trained experts. To address these challenges, we propose a novel approach inspired by facial gender classification techniques in humans: facial chick sexing. This new method does not require expert knowledge and aims to reduce training time while enhancing animal welfare by minimizing chick manipulation. We develop a comprehensive system for training and inference that includes data collection, facial and keypoint detection, facial alignment, and classification. We evaluate our model on two sets of images: Cropped Full Face and Cropped Middle Face, both of which maintain essential facial features of the chick for further analysis. Our experiment demonstrates the promising viability, with a final accuracy of 81.89%, of this approach for future practices in chick sexing by making them more universally applicable.
- Abstract(参考訳): ニワトリの性別を決定する過程であるニワトリの性交は、各性別が生産で果たす役割が異なるため、養鶏業において重要な課題である。
効果的な伝統的な方法は高い精度を達成するが、色と羽毛のセックスは特定の品種に限られており、通気性セックスは侵襲的であり、訓練された専門家を必要としている。
これらの課題に対処するために,人間の顔の性別分類技術に触発された新しいアプローチを提案する。
本手法は, 知識を必要とせず, ニワトリの操作を最小化し, 動物福祉を増強し, 訓練時間を短縮することを目的としている。
我々は、データ収集、顔とキーポイントの検出、顔のアライメント、分類を含む、訓練と推論のための総合的なシステムを開発する。
我々は, ヒナの顔の特徴を更に分析するために, ヒナの顔の特徴を保ちながら, クロッピーフルフェイスとクロッピーミドルフェイスの2つの画像でモデルを評価した。
本実験は, 将来のニワトリの性行為の実践において, 81.89%の精度で有望な生存可能性を示すものである。
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