Araştırma Ekibi 3D Yüz İfadesi Algılama için AI Tekniği Geliştirdi

Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) Profesörleri Ki-Hun Jeong ve Doheon Lee’nin liderliğindeki bir ortak araştırma ekibi, yüz ifadesi algılama için yakın kızılötesi ışık alan kamera tekniklerini yapay zeka (AI) ile birleştiren yeni bir teknik geliştirdi.

Araştırma Advanced Intelligent Systems‘de yayımlandı.

Işık Alan Kameraları

Işık alan kameraları, görüntü sensörünün önünde mikro lens dizileri içerir ve bu, onların bir akıllı telefona sığmasına olanak tanır. Aynı zamanda, tek bir çekimle ışığın mekansal ve yönsel bilgilerini edinebilirler.

Bu görüntüleme tekniği, çoklu görünümler, odaklama ve 3B görüntü edinimi gibi birçok farklı şekilde görüntü yeniden oluşturmak için kullanılır.

Bununla birlikte, bu teknik bazı sınırlılıklara sahiptir. Mevcut ışık alan kameraları, çevredeki dış ışık kaynaklarından oluşan gölgeler nedeniyle zaman zaman doğru görüntü kontrastı ve 3B yeniden oluşturma sağlamada zorluklarla karşılaşmıştır.

Araştırma ekibi, çevre ışığına bağlı olan 3B görüntü yeniden oluşturmasının doğruluğunu stabilize etmeyi başardı ve bu teknik, mevcut ışık alan kameralarının sınırlılıklarını aşmalarına olanak tanıdı. Yüz ifadelerinin 3B görüntü yeniden oluşturması için optimize edilmiş yeni bir kamera geliştirdiler ve çeşitli duyguların yüz ifadelerinin yüksek kaliteli 3B yeniden oluşturma görüntülerini edinmek için kullandılar. Çevre aydınlatma koşullarından bağımsız olarak bunu başardılar.

İfadeleri Ayırt Etmek için Makine Öğrenimi

Ekibin ardından, edinilen 3B görüntülerdeki yüz ifadelerini ayırt etmek için makine öğrenimini kullandı ve %85’lik bir doğruluk oranına ulaştı. Ayrıca, 3B görüntülerdeki yüz ifadesine göre değişen mesafe bilgilerinin bağımlılığını hesaplayarak, bir ışık alan kamerasının insan ifadelerini ayırt etmek için kullandığı bilgileri belirlediler.

“Araştırma ekibinin geliştirdiği sub-minyatür ışık alan kamerası, insan yüz ifadeleri ve duygularını nicel olarak analiz etmek için yeni bir platform oluşturma potansiyeline sahiptir” dedi Profesör Ki-Hun Jeong.

Bu araştırma, çeşitli endüstriler üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir.

“Mobil sağlık hizmetleri, saha tanısı, sosyal biliş, insan-makine etkileşimleri dahil çeşitli alanlarda uygulanabilir” dedi.