Équipe de recherche développe une technique d’IA pour la détection d’expressions faciales 3D

Une équipe de recherche conjointe dirigée par les professeurs Ki-Hun Jeong et Doheon Lee de l’Institut de science et de technologie avancé de Corée (KAIST) a développé une nouvelle technique de détection d’expressions faciales en combinant les techniques de caméra à champ de lumière dans le proche infrarouge avec l’intelligence artificielle (IA).

La recherche a été publiée dans Advanced Intelligent Systems.

Caméras à champ de lumière

Les caméras à champ de lumière contiennent des matrices de micro-lentilles devant le capteur d’image, ce qui leur permet de rentrer dans un téléphone intelligent. En même temps, elles peuvent toujours acquérir les informations spatiales et directionnelles de la lumière avec un seul tir.

Cette technique d’imagerie est utilisée pour reconstruire des images de nombreuses manières différentes, telles que des vues multiples, une recentrage et une acquisition d’images 3D.

Cependant, la technique a certaines limites. Les caméras à champ de lumière existantes ont eu du mal à fournir un contraste d’image précis et une reconstruction 3D en raison des ombres causées par les sources de lumière externes dans l’environnement.

L’équipe de recherche a pu stabiliser la précision de la reconstruction d’images 3D qui dépendait de la lumière de l’environnement, et la technique leur a permis de surmonter les limites des caméras à champ de lumière existantes. Ils ont développé une nouvelle caméra optimisée pour la reconstruction d’images 3D d’expressions faciales, et ils l’ont utilisée pour acquérir des images de reconstruction 3D de haute qualité d’expressions faciales de diverses émotions. Ils ont pu le faire quelles que soient les conditions de lumière de l’environnement.

Apprentissage automatique pour distinguer les expressions

L’équipe a ensuite utilisé l’apprentissage automatique pour distinguer les expressions faciales dans les images 3D acquises, ce qui a atteint un taux de précision de 85 %. Ils ont également calculé l’interdépendance des informations de distance, qui varie avec l’expression faciale dans les images 3D, pour identifier les informations qu’une caméra à champ de lumière utilise pour distinguer les expressions humaines.

« La caméra à champ de lumière subminiature développée par l’équipe de recherche a le potentiel de devenir la nouvelle plate-forme pour analyser de manière quantitative les expressions faciales et les émotions des humains », a déclaré le professeur Ki-Hun Jeong.

Cette recherche pourrait avoir un grand impact sur un large éventail d’industries.

« Elle pourrait être appliquée dans divers domaines, notamment les soins de santé mobiles, le diagnostic sur le terrain, la cognition sociale et les interactions homme-machine », a-t-il déclaré.