Zespół badawczy opracowuje technikę AI do wykrywania 3D wyrazów twarzy

Wspólny zespół badawczy pod kierownictwem profesorów Ki-Hun Jeong i Doheon Lee z Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) opracował nową technikę wykrywania wyrazów twarzy, łącząc techniki kamery światłowodowej z sztuczną inteligencją (AI).

Badania zostały opublikowane w Advanced Intelligent Systems.

Kamery światłowodowe

Kamery światłowodowe zawierają mikroobiektywy przed czujnikiem obrazu, co pozwala im zmieścić się w smartfonie. Jednocześnie mogą one nadal pozyskiwać informacje przestrzenne i kierunkowe światła za pomocą jednego zdjęcia.

Ta technika obrazowania jest używana do odtworzenia obrazów na wiele różnych sposobów, takich jak multiviews, refocusing i akwizycja obrazu 3D.

Jednak ta technika ma pewne ograniczenia. Istniejące kamery światłowodowe miały trudności z dostarczaniem dokładnego kontrastu obrazu i odtworzenia 3D ze względu na cienie spowodowane przez zewnętrzne źródła światła w środowisku.

Zespół badawczy był w stanie ustabilizować dokładność odtworzenia obrazu 3D, które zależało od światła środowiskowego, a technika pozwoliła im pokonać ograniczenia istniejących kamer światłowodowych. Opracowali nową kamerę zoptymalizowaną do odtworzenia 3D wyrazów twarzy i użyli jej do pozyskania wysokiej jakości obrazów odtworzenia 3D wyrazów twarzy różnych emocji. Mogli to osiągnąć niezależnie od warunków oświetlenia środowiska.

Uczenie maszynowe do rozróżniania wyrazów

Następnie zespół użył uczenia maszynowego do rozróżniania wyrazów twarzy w pozyskanych obrazach 3D, co osiągnęło wskaźnik dokładności 85%. Obliczyli również współzależność informacji odległości, która zmienia się wraz z wyrazem twarzy w obrazach 3D, aby zidentyfikować informacje, które kamera światłowodowa używa do rozróżniania ludzkich wyrazów.

“Sub-miniaturowa kamera światłowodowa opracowana przez zespół badawczy ma potencjał, aby stać się nową platformą do ilościowej analizy wyrazów twarzy i emocji ludzi”, powiedział profesor Ki-Hun Jeong.

To badanie może mieć duży wpływ na szeroki zakres branż.

“Może być stosowane w różnych dziedzinach, w tym w mobilnej opiece zdrowotnej, diagnozie terenowej, społecznej percepcji i interakcji człowiek-maszyna”, powiedział.