Micro-Expression-Based Facial Analysis for Automated Pain Recognition in Dairy Cattle: An Early-Stage Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Timely, objective pain recognition in dairy cattle is essential for welfare assurance, productivity, and ethical husbandry, yet remains elusive because evolutionary pressure renders bovine distress signals brief and inconspicuous. Without verbal self‑report, cows suppress overt cues, so automated vision is indispensable for on‑farm triage. Earlier systems tracked whole‑body posture or static grimace scales; frame‑level detection of facial micro‑expressions has not been demonstrated in livestock. We translate micro‑expression analytics from automotive driver monitoring to the barn, linking modern computer vision with veterinary ethology. Our two‑stage pipeline first detects faces and 30 landmarks with a custom YOLOv8‑Pose network, achieving 96.9 % mAP@0.50 for detection and 83.8 % OKS for keypoint placement. Cropped eye, ear, and muzzle patches are encoded by a pretrained MobileNetV2, generating 3 840‑dimensional descriptors that capture millisecond muscle twitches. Sequences of five consecutive frames feed a 128‑unit long short‑term memory classifier that outputs pain probabilities. On a held‑out validation set of 1 700 frames the system records 99.65 % accuracy and an F1‑score of 0.997, with only three false positives and three false negatives. Tested on 14 unseen barn videos, it attains 64.3 % clip‑level accuracy and 83 % precision for the pain class, using a hybrid aggregation rule that combines a 30 % mean‑probability threshold with micro‑burst counting to temper false alarms. These results show that micro‑expression mining can deliver scalable, non‑invasive pain surveillance across variations in illumination, camera angle, background, and individual morphology. Future work will explore attention‑based temporal pooling, curriculum learning for variable window lengths, domain‑adaptive fine‑tuning, and multimodal fusion with accelerometry to elevate performance toward clinical deployment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».