CatFLW：野外猫面部关键点数据集
计算机视觉与模式识别
2023-05-09 v1
摘要
动物情感计算是一个迅速发展的研究领域，直到最近才首次出现超越动物追踪、进而识别其内在状态（如疼痛与情绪）的尝试。在大多数哺乳动物中，面部表情是传达这些状态信息的重要渠道。然而，与人域不同，极度缺乏使动物面部分析自动化成为可能的数据集。本文旨在通过提出一个名为野外猫面部关键点（CatFLW）的数据集来填补这一空白，该数据集包含 2016 张处于不同环境与条件下的猫脸图像，标注了 48 个面部关键点，这些关键点因其与底层肌肉组织的关系以及对猫特异性面部动作单元（CatFACS）的相关性而被专门选取。据我们所知，该数据集拥有可用的最大规模的猫面部关键点数量。此外，我们描述了一种用于以关键点标注图像的半监督（人在回路中）方法，该方法用于创建本数据集，显著减少了标注时间，并可用于为其他动物创建类似数据集。该数据集可应要求提供。
引用
@article{arxiv.2305.04232,
title = {CatFLW: Cat Facial Landmarks in the Wild Dataset},
author = {George Martvel and Nareed Farhat and Ilan Shimshoni and Anna Zamansky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.04232},
year = {2023}
}