एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
शोध टीम ने 3डी चेहरे के भाव का पता लगाने के लिए एआई तकनीक विकसित की
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कोरिया एडवांस्ड इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी (कैस्ट) के प्रोफेसर कीहुन जेओंग और डोहेन ली के नेतृत्व में एक संयुक्त शोध टीम ने चेहरे के भाव का पता लगाने के लिए एक नई तकनीक विकसित की है, जिसमें नियर-इन्फ्रारेड लाइट-फील्ड कैमरा तकनीक को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के साथ मिलाया गया है।
यह शोध एडवांस्ड इंटेलिजेंट सिस्टम्स में प्रकाशित किया गया है।
लाइट-फील्ड कैमरे
लाइट-फील्ड कैमरे में इमेज सेंसर के सामने माइक्रो-लेंस सरणी होती है, जो उन्हें एक स्मार्टफोन में फिट होने में सक्षम बनाती है। साथ ही, वे एक ही शॉट में प्रकाश की स्थानिक और दिशात्मक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
इस इमेजिंग तकनीक का उपयोग कई तरह से छवियों को पुनर्निर्मित करने के लिए किया जाता है, जैसे कि मल्टीव्यू, रीफोकसिंग और 3डी इमेज अधिग्रहण।
हालांकि, इस तकनीक की कुछ सीमाएं हैं। मौजूदा लाइट-फील्ड कैमरे पर्यावरण में बाहरी प्रकाश स्रोतों के कारण छाया के कारण समय-समय पर सटीक छवि कंट्रास्ट और 3डी पुनर्निर्माण प्रदान करने में संघर्ष करते हैं।
शोध टीम ने पर्यावरणीय प्रकाश पर निर्भर 3डी इमेज पुनर्निर्माण की सटीकता को स्थिर करने में सक्षम थी, और इस तकनीक ने उन्हें मौजूदा लाइट-फील्ड कैमरे की सीमाओं को पार करने में मदद की। उन्होंने चेहरे के भाव के 3डी पुनर्निर्माण के लिए अनुकूलित एक नई कैमरा विकसित की, और उन्होंने विभिन्न भावनाओं के चेहरे के भाव की उच्च गुणवत्ता वाली 3डी पुनर्निर्माण छवियों को प्राप्त करने के लिए इसका उपयोग किया। वे पर्यावरण की प्रकाश स्थितियों की परवाह किए बिना ऐसा कर सकते थे।
भावों को पहचानने के लिए मशीन लर्निंग
टीम ने तब प्राप्त 3डी छवियों में चेहरे के भावों को पहचानने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया, जिसने 85% सटीकता दर हासिल की। उन्होंने 3डी छवियों में दूरी जानकारी की अंतरनिर्भरता की भी गणना की, जो चेहरे के भाव के साथ बदलती है, ताकि यह पहचाना जा सके कि एक लाइट-फील्ड कैमरा मानव अभिव्यक्तियों को पहचानने के लिए कौन सी जानकारी का उपयोग करता है।
“शोध टीम द्वारा विकसित उप-मिनिएचर लाइट-फील्ड कैमरा मानव चेहरे के भाव और भावनाओं का मात्रात्मक विश्लेषण करने के लिए एक नई प्लेटफ़ॉर्म बन सकता है,” प्रोफेसर कीहुन जेओंग ने कहा।
यह शोध विभिन्न उद्योगों पर बड़ा प्रभाव डाल सकता है।
“यह मोबाइल स्वास्थ्य सेवा, क्षेत्र निदान, सामाजिक संज्ञान, और मानव-मशीन इंटरैक्शन जैसे विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है,” उन्होंने कहा।
