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解決VR社交痛點!谷歌AI識別重現(xiàn)人類表情

來源:vr科技網(wǎng)

前段時間,谷歌機器感知(Google Machine Perception)團隊與 Daydream Labs 和 YouTube Spaces 合作,可以借助AI領(lǐng)域大熱的機器學(xué)習(xí)技術(shù)識別頭顯背后的用戶表情,有助于VR社交和混合現(xiàn)實視頻聊天。

這項研究使用集成了眼球追蹤技術(shù)的頭戴顯示器,可以展現(xiàn)一個玩家豐富的面部表情。臉部表情是理解一個人在虛擬現(xiàn)實體驗情緒的關(guān)鍵,它傳達(dá)著重要的社交活動線索。


以下是 Google Research 的研究成果:


今天,我們提出了一種方法,通過分析臉部一小塊區(qū)域來推斷整個面部表情。具體來說,我們在 VR 頭顯中裝入紅外攝像頭,用于捕捉用戶眼睛區(qū)域,這足以推斷至少一部分面部表情,而無需使用任何外部攝像頭或額外的傳感器。


解決VR社交痛點!谷歌AI識別重現(xiàn)人類表情

左邊:一個用戶戴著虛擬現(xiàn)實頭顯,使用眼球追蹤來進行表情分類

右邊:從監(jiān)測到的眼睛圖像匹配我們的模型,從而推斷表情的表達(dá)


我們使用深度學(xué)習(xí)來區(qū)分眼睛和周圍區(qū)域的面部表情,這些區(qū)域通常包括虹膜、鞏膜和眼瞼,還可能包括眉毛和臉頰部分。從這樣的新型傳感器中獲取大量的數(shù)據(jù)是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),因此我們收集了 46 個實驗對象的一系列面部表情訓(xùn)練數(shù)據(jù)。


為了達(dá)成臉部表情分類,我們微調(diào)了 TensorFlow 的 Inception 變體,并在 Imagenet 上訓(xùn)練了模型的權(quán)重。由于參與者的外貌差異,我們試圖在一定程度上消除這些差異。


我們已經(jīng)證明了,這種方式對于各種面部表情的識別是可靠的,而且捕獲眼睛區(qū)域的這些信息可以通過使用基于 CNN 的方式進行解碼,即使對人類來說,僅從眼睛區(qū)域識別面部表情也是十分重要的。


我們的模型可以實時進行推斷,并可以實時生成帶有面部表情的頭像,它可以用作虛擬現(xiàn)實用戶的社交表達(dá)的替代。這種交互機制還能產(chǎn)生一種更直觀的界面,例如在虛擬現(xiàn)實中分享表情,取代以前的手勢或鍵盤輸入。


解決VR社交痛點!谷歌AI識別重現(xiàn)人類表情


目前的眼球追蹤技術(shù)可完全嵌入到消費者 VR 頭顯中,而無需額外的外部攝像頭,這種方式捕捉用戶面部表情是一個可以移動的解決方案。


這種技術(shù)的發(fā)展超越了動畫卡通頭像,它可以用來提供更豐富的VR社交體驗,通過更真實和更豐富的情感信息來增強虛擬現(xiàn)實的交流和社交活動。

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