Tutkimusryhmä kehittää menetelmän 3D-kasvojen ilmeiden tunnistamiseksi tekoälyllä

Korea Advanced Institute of Science and Technologyn (KAIST) professoreiden Ki-Hun Jeongin ja Doheon Leen johtama tutkimusryhmä on kehittänyt uuden menetelmän kasvojen ilmeiden tunnistamiseksi yhdistämällä lähialueen valon kenttäkameratekniikkaa ja tekoälyä.

Tutkimus on julkaistu Advanced Intelligent Systems -julkaisussa.

Valon kenttäkamerat

Valon kenttäkamerat sisältävät mikrolinssiryhmän kuvananturin edessä, mikä mahdollistaa niiden sopimisen älypuhelimeen. Samalla ne voivat hankkia valon paikallisen ja suunnan tiedon yhdellä otoksella.

Tätä kuvantamismenetelmää käytetään kuvien jälleenrakentamiseen monin eri tavoin, kuten moninäkymänä, täsmäfokusoimisena ja 3D-kuvan hankkimisena.

Toisaalta menetelmällä on joitakin rajoituksia. Olemassa olevat valon kenttäkamerat ovat kärsineet vaikeuksista tarjoessaan tarkkaa kuvakontrastia ja 3D-rekonstruktioita johtuen ympäristön ulkoisista valonlähteistä aiheutuvista varjoista.

Tutkimusryhmä pystyi vakauttamaan 3D-kuvan rekonstruktioita, jotka riippuvat ympäristön valosta, ja menetelmä mahdollisti heidän voittaa olemassa olevien valon kenttäkameroiden rajoitukset. He kehittivät uuden kameran, joka on optimoitu kasvojen ilmeiden 3D-rekonstruktioita varten, ja he käyttivät sitä hankkiakseen laadukkaita 3D-rekonstruktioita kasvojen ilmeistä eri tunteista. He pystyivät saavuttamaan tämän riippumatta ympäristön valaistusolosuhteista.

Tekoäly ilmeiden erottamiseen

Tutkimusryhmä käytti sitten tekoälyä erottamaan kasvojen ilmeet hankitusta 3D-kuvasta, jolloin saavutettiin 85 prosentin tarkkuus. He laskivat myös etäisyystiedon riippuvuuden, joka vaihtelee kasvojen ilmeen mukaan 3D-kuvissa, tunnistamaan tiedon, jonka valon kenttäkamerat käyttävät ihmisten ilmeiden erottamiseen.

“Tutkimusryhmän kehittämä subminiatyyri-valon kenttäkamera voi tulla uudeksi alustaksi, jolla voidaan määrätä kasvojen ilmeiden ja tunteiden määrä”, Professori Ki-Hun Jeong sanoi.

Tämä tutkimus voi vaikuttaa laajasti moniin eri aloihin.

“Se voidaan soveltaa monilla eri aloilla, kuten mobiilihoitolaite, kenttädiagnoosi, sosiaalinen kognitio ja ihmisen ja koneen vuorovaikutus”, hän sanoi.