Исследователи Шибаурского института технологии революционизируют определение направления лица с помощью глубокого обучения преодоление сложностей скрытых факторов лица и расширение углов обзора.

Специалисты из Шибаурского института технологии прорыв в определении направления лица с помощью глубокого обучения, преодоление сложностей скрытых факторов и расширение углов обзора.

В компьютерном зрении и человеко-компьютерном взаимодействии стоящей задачей является оценка ориентации лица, которая стала важным компонентом с многофункциональными применениями. Особое важное направление, где данная технология играет ключевую роль, являются системы мониторинга водителей с целью повышения безопасности на дороге. Эти системы используют силу моделей машинного обучения для непрерывного анализа ориентации лица водителя в режиме реального времени, определяя его внимательность к дороге или какие-либо отвлекающие факторы, такие как отправка СМС-сообщений или сонливость. Если обнаруживается отклонение от желаемой ориентации, эти системы могут выдавать предупреждения или активировать механизмы безопасности, значительно снижая риск аварий.

Традиционно, оценка ориентации лица опирается на распознавание характерных черт лица и отслеживание их движений для вывода ориентации. Однако эти традиционные методы имеют свои ограничения, такие как вопросы конфиденциальности и возможность отказа при использовании масок или неожиданных положений головы.

В ответ на эти вызовы исследователи с Шибаурского технологического института в Японии разработали новейшее решение на основе искусственного интеллекта. Их прорывной подход использует техники глубокого обучения и интегрирует дополнительный сенсор в процесс обучения модели. Это инновационное дополнение точно определяет ориентацию лица на основе данных облака точек и достигает этого значительного результата с использованием относительно небольшого набора обучающих данных.

Исследователи использовали возможности 3D-глубинной камеры, подобно предыдущим методам, но во время процесса обучения внесли кардинальные изменения – гироскопические сенсоры. Когда данные поступали, точки облака, записанные глубинной камерой, были тщательно сочетаны с точной информацией об ориентации лица, полученной с гироскопического сенсора, стратегически прикрепленного к задней части головы. Это необычное сочетание дало точную и последовательную измеряемую ориентацию горизонтального вращения головы.

Ключ к их успеху заключался в обширном наборе данных, составляющих разнообразный спектр углов головы. Этот комплексный набор данных позволил обучить высокоточную модель, способную распознавать более широкий спектр ориентаций головы, нежели ограниченные традиционные методы. Более того, благодаря высокой точности гироскопического сенсора, для достижения этой удивительной гибкости потребовалось лишь относительно небольшое количество образцов.

В заключение, слияние техник глубокого обучения с гироскопическими сенсорами начинает новую эру оценки ориентации лица, преодолевая ограничения традиционных методов. Благодаря способности распознавать широкий спектр ориентаций головы и поддерживать конфиденциальность, этот инновационный подход обещает снова перевернуть водительские системы мониторинга, а также революционизировать взаимодействие человека с компьютером и медицинские приложения. С развитием исследований в этой области, мы можем рассчитывать на более безопасные дороги, более захватывающие виртуальные узы и усовершенствованные системы здравоохранения, все благодаря ловкости тех, кто расширяет границы технологии.