Sviluppo di una tecnica di rilevamento delle espressioni facciali 3D mediante intelligenza artificiale da parte di un team di ricerca

Un team di ricerca congiunto guidato dai professori Ki-Hun Jeong e Doheon Lee del Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) ha sviluppato una nuova tecnica per il rilevamento delle espressioni facciali combinando tecniche di fotocamera a luce vicina con intelligenza artificiale (AI).

La ricerca è stata pubblicata in Advanced Intelligent Systems.

Fotocamere a luce

Le fotocamere a luce contengono matrici di lenti microscopiche davanti al sensore di immagine, il che consente loro di adattarsi a uno smartphone. Allo stesso tempo, possono ancora acquisire le informazioni spaziali e direzionali della luce con un singolo scatto.

Questa tecnica di imaging viene utilizzata per ricostruire immagini in molti modi diversi, come ad esempio multiviste, rifocalizzazione e acquisizione di immagini 3D.

Tuttavia, la tecnica ha alcune limitazioni. Le fotocamere a luce esistenti hanno avuto difficoltà a fornire un contrasto di immagine preciso e una ricostruzione 3D a causa delle ombre causate da fonti di luce esterne nell’ambiente.

Il team di ricerca è stato in grado di stabilizzare l’accuratezza della ricostruzione dell’immagine 3D che dipendeva dalla luce ambientale e la tecnica ha consentito loro di superare le limitazioni delle fotocamere a luce esistenti. Hanno sviluppato una nuova fotocamera ottimizzata per la ricostruzione delle espressioni facciali 3D e l’hanno utilizzata per acquisire immagini di alta qualità della ricostruzione 3D delle espressioni facciali di varie emozioni. Ciò è stato possibile indipendentemente dalle condizioni di illuminazione dell’ambiente.

Apprendimento automatico per distinguere le espressioni

Il team ha quindi utilizzato l’apprendimento automatico per distinguere le espressioni facciali nelle immagini 3D acquisite, raggiungendo un tasso di accuratezza dell’85%. Hanno anche calcolato l’interdipendenza delle informazioni di distanza, che varia con l’espressione facciale nelle immagini 3D, per identificare le informazioni che una fotocamera a luce utilizza per distinguere le espressioni umane.

“La fotocamera a luce sub-miniatura sviluppata dal team di ricerca ha il potenziale per diventare la nuova piattaforma per analizzare quantitativamente le espressioni facciali e le emozioni umane”, ha detto il professor Ki-Hun Jeong.

Questa ricerca potrebbe avere un grande impatto su una vasta gamma di settori.

“Potrebbe essere applicata in vari campi, tra cui assistenza sanitaria mobile, diagnosi sul campo, cognizione sociale e interazioni uomo-macchina”, ha detto.