Araştırma Ekibi Yüz İfadelerini Tanıma için 3D Yüz İfadesi Algılama Tekniği Geliştirdi

KAIST’den Profesörler Ki-Hun Jeong ve Doheon Lee liderliğindeki bir araştırma ekibi, yüz ifadesi algılama için bir teknik geliştirdi. Bu teknik, yakın kızılötesi ışık alan kamerası tekniklerini yapay zeka (AI) ile birleştirdi.

Araştırma Advanced Intelligent Systems dergisinde yayımlandı.

Işık Alan Kameraları

Işık alan kameraları, görüntü sensörünün önünde mikro lens dizileri içerir ve bu sayede bir akıllı telefona sığabilir. Aynı zamanda, tek bir çekimle ışığın mekansal ve yönsel bilgilerini edinebilir.

Bu görüntüleme tekniği, çoklu görüntüler, odaklama ve 3D görüntü edinimi gibi birçok farklı şekilde görüntü oluşturmak için kullanılır.

Ancak, bu teknik bazı sınırlılıklara sahiptir. Mevcut ışık alan kameraları, çevre ışığından kaynaklanan gölgeler nedeniyle bazen doğru görüntü kontrastı ve 3D yeniden yapılandırma sağlamada zorluklarla karşılaşmıştır.

Araştırma ekibi, çevresel ışığa bağlı 3D görüntü yeniden yapılandırmasının doğruluğunu stabilize etmeyi başardı ve bu teknik, mevcut ışık alan kameralarının sınırlılıklarını aşmalarını sağladı. Yüz ifadelerinin 3D görüntü yeniden yapılandırması için optimize edilmiş bir kamera geliştirdiler ve çeşitli duyguların yüz ifadelerinin yüksek kaliteli 3D yeniden yapılandırma görüntülerini edinebildiler. Bu, çevre ışığı koşullarından bağımsız olarak gerçekleştirildi.

İfadeleri Ayırt Etmek için Makine Öğrenimi

Ekibin ardından, edindiği 3D görüntülerdeki yüz ifadelerini ayırt etmek için makine öğrenimi kullandı ve %85’lik bir doğruluk oranı elde etti. Ayrıca, 3D görüntülerdeki yüz ifadesi ile değişen mesafe bilgilerinin bağımlılığını hesapladı ve bir ışık alan kamerasının insan ifadelerini ayırt etmek için kullandığı bilgileri belirledi.

“Araştırma ekibinin geliştirdiği mini ışık alan kamerası, insanların yüz ifadelerini ve duygularını nicel olarak analiz etme potansiyeline sahip yeni bir platform olabilir” dedi Profesör Ki-Hun Jeong.

Bu araştırma, birçok endüstri için büyük bir etkiye sahip olabilir.

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