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Combiner l’imagerie 3D et l’IA pour détecter les expressions faciales

Expressions faciales 3D

Une nouvelle caméra à champ lumineux qui combine l’imagerie 3D et l’IA pourrait lire les expressions faciales humaines.

Bien que la détection des expressions faciales reste un sujet de débat, de nouvelles solutions apparaissent les unes après les autres. Dans cette nouvelle étude, les chercheurs ont combiné l’imagerie 3D à la technologie d’intelligence artificielle. Cette nouvelle caméra pourrait, selon eux, avoir des applications importantes.

NIR-LFC (Near-infrared Light-Field Camera)

Des chercheurs de l’Institut coréen des sciences et technologies avancées (KAIST) ont mis au point une nouvelle caméra à champ lumineux. Celle-ci combine l’IA à l’imagerie 3D permettant de reconstruire les expressions faciales.

Les caméras à champ lumineux sont des dispositifs équipés de réseaux de microlentilles devant l’objectif. Elles fournissent des informations spatiales et directionnelles en une seule prise. Autrement dit, elles permettent de capturer des images en 3D, en vues multiples ou recentrées.

Cependant, il arrive que les images obtenues à l’aide de ces caméras ne fournissent pas un contraste et une reconstruction précise. Cela s’explique principalement par les ombres causées par les sources de lumière externes dans l’environnement.

Les chercheurs ont surmonté le défi en développant une nouvelle caméra à champ lumineux basée sur le proche infrarouge ou la NIR-LFC. Elle utilise un laser à émission de surface à cavité verticale (VCSEL) pour stabiliser la reconstruction d’images 3D.

Reconstruction d’images 3D d’expressions faciales

Entre autres, la NIR-LFC aurait permis de réduire les erreurs de reconstruction d’images de 54 % et de minimiser ainsi la diaphonie optique. En même temps, elle augmenterait le contraste de l’image de 2,1 fois.

Cette nouvelle caméra 3D est optimisée pour la reconstruction d’images d’expressions faciales, selon l’équipe. Par ailleurs, les diverses émotions reconstruites présentent une haute qualité, peu importe les conditions d’éclairage de l’environnement.

Afin d’identifier les expressions faciales, les chercheurs ont utilisé le machine learning pour analyser les images. Cela a permis, selon eux, d’obtenir une précision de 85 %. Ils ont également cherché à identifier les informations que la caméra à champ lumineux 3D utilise pour détecter les expressions faciales. Pour cela, ils ont calculé l’interdépendance des informations de distance.

L’analyse des expressions faciales est un domaine émergent de la computer vision. Comme champ d’application de cette nouvelle approche, l’équipe cite les soins de santé mobiles, le diagnostic sur terrain, la cognition sociale et les interactions homme-machine.

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