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行業(yè)資訊

歐姆龍繼電器開發(fā)了基于人工智能的面部表情識(shí)別的繼電器

2020-07-10 17:32:43 行業(yè)資訊
     以準(zhǔn)確檢測(cè)表情的細(xì)微變化

歐姆龍繼電器 實(shí)驗(yàn)室有限公司和歐姆龍繼電器 實(shí)驗(yàn)室今天宣布了一項(xiàng)人工智能面部表情識(shí)別的繼電器的發(fā)展,,該的繼電器能夠以高精確度檢測(cè)面部表情的細(xì)微變化,。這項(xiàng)新的繼電器是與卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院合作開發(fā)的,。

面部表情識(shí)別的繼電器的一個(gè)障礙是,,很難提供大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練每個(gè)面部姿勢(shì)的檢測(cè)模型,因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,,人臉通常被捕捉到各種各樣的姿勢(shì),。為了解決這一問題,歐姆龍繼電器 開發(fā)了一種的繼電器,,對(duì)每種面部圖像采用不同的歸一化處理。例如,,當(dāng)受試者的面部角度為傾斜時(shí),,該的繼電器可以調(diào)整圖像,使其更接近人臉的正面圖像,從而使檢測(cè)模型能夠用相對(duì)少量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,。這項(xiàng)的繼電器可以準(zhǔn)確地檢測(cè)出細(xì)微的情緒變化,,包括不舒服或緊張的笑聲、困惑等等——即使是在真實(shí)環(huán)境中受試者的臉在移動(dòng),。歐姆龍繼電器 預(yù)計(jì),,這項(xiàng)新的繼電器將在各種現(xiàn)實(shí)世界中得到應(yīng)用,包括促進(jìn)員工敬業(yè)度的溝通,,以及改善司機(jī)和工廠工人的工作場(chǎng)所安全,。近年來,從圖像中檢測(cè)面部表情變化和解讀人類情感的的繼電器越來越引起人們的興趣?,F(xiàn)有的的繼電器主要用于檢測(cè)面部表情的明顯變化(例如嘴角和眼角廣泛移動(dòng)),。這些的繼電器已經(jīng)在一些實(shí)際應(yīng)用中得到應(yīng)用,包括視頻中高光場(chǎng)景的自動(dòng)提取和增強(qiáng)機(jī)器人的反應(yīng),。在未來,,面部表情識(shí)別的繼電器將更廣泛地應(yīng)用于各種情況,包括醫(yī)療保健中的病人監(jiān)測(cè)和市場(chǎng)營銷活動(dòng)中客戶對(duì)產(chǎn)品反應(yīng)的分析,。為了更有效地“解讀”人類情感,,關(guān)鍵是要捕捉與情感相關(guān)的微妙的面部變化,比如理解,、困惑和壓力,。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),開發(fā)人員越來越多地依賴于動(dòng)作單位(AUs),,它根據(jù)一個(gè)解剖學(xué)分類系統(tǒng)來表示對(duì)應(yīng)于臉部每一塊肌肉的運(yùn)動(dòng)“單位”,。例如,AUs被心理學(xué)研究和動(dòng)畫制作等各個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)人士使用,。根據(jù)面部肌肉的運(yùn)動(dòng),,包括眉毛和臉頰的運(yùn)動(dòng),AUs可以分為大約30種類型,。通過將這些AUs整合到其的繼電器中,,歐姆龍繼電器 開創(chuàng)了一種新方法,可以探測(cè)到面部表情的細(xì)微變化,。為了更準(zhǔn)確地檢測(cè)AUs,,深層的深度學(xué)習(xí)的繼電器需要大量的數(shù)據(jù)。然而,,在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中,,相機(jī)通常以不同的角度、大小和位置捕捉人臉,,這使得準(zhǔn)備對(duì)應(yīng)于每個(gè)視覺/空間狀態(tài)的大規(guī)模學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)變得困難,。因此,,相機(jī)捕獲的圖像對(duì)檢測(cè)精度有不利影響。

與卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院合作,,歐姆龍繼電器 實(shí)驗(yàn)室有限公司和美國歐姆龍繼電器 實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了一種人工智能面部表情識(shí)別的繼電器,,可以在有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)下高精度地檢測(cè)AUs。通過歸一化處理來調(diào)整人臉,,使其與正面圖像有更好的相似性

使用這種的繼電器,,以不同角度、大小和位置拍攝的人臉圖像會(huì)被旋轉(zhuǎn),、放大或縮小,,以及調(diào)整,使圖像更接近人臉的正面圖像,。這使得用少量的基于被試面部正面視圖的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來檢測(cè)AUs成為可能,。分析影響每個(gè)AU檢測(cè)的重要區(qū)域

在歸一化過程中,將圖像中人臉的多個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,,使其逼近前場(chǎng)圖像中特征點(diǎn)的位置,。然而,旋轉(zhuǎn),、放大/縮小和調(diào)整的數(shù)量取決于特征點(diǎn)在面部的位置,。例如,如果選擇眼睛周圍的特征點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理,,眼睛周圍的區(qū)域會(huì)離參考圖像很近,,但是嘴巴等部位會(huì)不對(duì)齊。要解決這個(gè)問題,,各方面都有跡象

 

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