OnderzoeksTeam Ontwikkelt AI-Techniek voor 3D Gezichtsuitdrukkingdetectie

Een gezamenlijk onderzoeksTeam onder leiding van Professors Ki-Hun Jeong en Doheon Lee van het Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) heeft een nieuwe techniek ontwikkeld voor gezichtsuitdrukkingdetectie door near-infrarood lichtveldcamera-technieken te combineren met kunstmatige intelligentie (AI).

Het onderzoek werd gepubliceerd in Advanced Intelligent Systems.

Lichtveldcamera’s

Lichtveldcamera’s bevatten micro-lensarrays voor de beeldsensor, waardoor ze in een smartphone passen. Tegelijkertijd kunnen ze nog steeds de ruimtelijke en richtingsinformatie van het licht met één opname verkrijgen.

Deze beeldvormingstechniek wordt gebruikt om beelden op veel verschillende manieren te reconstrueren, zoals multiviews, herfocussen en 3D-beeldacquisitie.

Dat gezegd hebbende, heeft de techniek enkele beperkingen. Bestaande lichtveldcamera’s hebben moeite om accurate beeldcontrast en 3D-reconstructie te bieden vanwege de schaduwen veroorzaakt door externe lichtbronnen in de omgeving.

Het onderzoeksTeam kon de nauwkeurigheid van de 3D-beeldreconstructie die afhankelijk was van omgevingslicht, stabiliseren, en de techniek stelde hen in staat om de beperkingen van bestaande lichtveldcamera’s te overwinnen. Zij ontwikkelden een nieuwe camera die geoptimaliseerd was voor de 3D-beeldreconstructie van gezichtsuitdrukkingen, en zij gebruikten deze om hoge kwaliteit 3D-reconstructiebeelden van gezichtsuitdrukkingen van verschillende emoties te verkrijgen. Zij konden dit bereiken ongeacht de lichtomstandigheden van de omgeving.

Machine Learning om Uitdrukkingen te onderscheiden

Het Team gebruikte vervolgens machine learning om de gezichtsuitdrukkingen in de verkregen 3D-beelden te onderscheiden, wat een nauwkeurigheidspercentage van 85% behaalde. Zij berekenden ook de onderlinge afhankelijkheid van afstandsgegevens, die varieert met gezichtsuitdrukking in 3D-beelden, om de informatie te identificeren die een lichtveldcamera gebruikt om menselijke uitdrukkingen te onderscheiden.

“De sub-miniatuur lichtveldcamera die door het onderzoeksTeam is ontwikkeld, heeft het potentieel om het nieuwe platform te worden voor het kwantitatief analyseren van gezichtsuitdrukkingen en emoties van mensen,” zei Professor Ki-Hun Jeong.

Dit onderzoek kan een grote impact hebben op een breed scala aan industrieën.

“Het kan worden toegepast in verschillende gebieden, waaronder mobiele gezondheidszorg, velddiagnose, sociale cognitie en mens-machine-interacties,” zei hij.