你知道你家的毛孩子在想什么？最新研究通过面部表情帮你读懂猫狗小心思

1、数据收集 ：研究团队多管齐下收集动物面部数据。 实地考察动物自然栖息地 ，拍摄照片和视频，获真实情绪表达资料； 在收容所、动物园、农场等可控环境拍摄 ，保障动物安全舒适，同时控制变量，便于准确分析情绪与环境关联；还充分利用 “犬类情绪识别”数据集和猫科动物研究数据集等现成数据 ，加速模型训练。

2、图像标注 ：手动标注是核心，动物行为专家依据专业知识，按情绪类别细致分类（如快乐、恐惧、中性）；同时借助亚马逊平台等大众渠道，广泛收集公众对动物表情的主观看法，融合多视角观点，丰富数据维度。

3、模型开发 ：预处理环节，把图像统一标准化尺寸、分辨率，用旋转、翻转、调整亮度等数据增强技巧， 提升数据多样性 ，让模型适应不同场景；挑选 ResNet、Inception、MobileNet 等热门CNN架构，经大量实验测试，从中 选出契合情绪分类任务的速度与准确率兼优架构 ；按 70%、15%、15% 比例划分数据集为训练、验证、测试集，全方位评估模型可靠性。

4、评估指标 ：用准确率衡量模型预测正确的占比；精确率显示预测为正的样本中真正的正样本比例；召回率关注实际为正的样本被正确识别的比例；取精确率和召回率的调和平均，综合评估模型性能。