Skip to main content
European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
CORDIS Web 30th anniversary CORDIS Web 30th anniversary
Zawartość zarchiwizowana w dniu 2024-06-18

Multimodal Face Processing

Article Category

Article available in the following languages:

Najnowocześniejsze techniki rozpoznawania twarzy wchodzą do powszechnego użytku

Postępy w zakresie technik rozpoznawania twarzy umożliwiły opracowanie nowych, ekscytujących metod wykorzystania interakcji człowiek-komputer w codziennym życiu. Technologia ta jest już z powodzeniem stosowana w sektorach zdrowia, bezpieczeństwa, edukacji i rozrywki.

Gospodarka cyfrowa icon Gospodarka cyfrowa

Przez miliony lat ludzie komunikowali się, wykorzystując mimikę twarzy do wyrażania emocji i przekazywania wiadomości, nawet przed pojawieniem się mowy. Ponieważ twarz nadal odgrywa główną rolę w komunikacji międzyludzkiej, przetwarzanie obrazu twarzy ma zasadnicze znaczenie w dzisiejszym przemyśle wysokich technologii. Zespół naukowców uczestniczących w koordynowanym przez Uniwersytet Techniczny w Stambule projekcie unijnym MMFP (Multimodal face processing) poczynił znaczne postępy w tej dziedzinie. „Skupiliśmy się na technikach, takich jak gamifikacja, nauka wspomagana technologią, systemy wspomagające, indeksowanie multimediów i animacja” – mówi dr Hazim Kemal Ekenel, adiunkt na Wydziale Inżynierii Komputerowej Uniwersytetu. Zespół projektowy opracował wspólne ramy dotyczące uzyskiwania informacji z obrazów twarzy i maksymalizacji wydajności wydobywania informacji. Poczynił także duże postępy w zakresie analizy porównawczej przetwarzania twarzy w warunkach otoczenia. Jednym z ważnych kroków naprzód było wykorzystanie konwolucyjnych sieci neuronowych (convolutional neural networks, CNN) – sztucznych sieci neuronowych inspirowanych procesami biologicznymi, z powodzeniem wykorzystywanych do analizy materiałów wizualnych. Wielokrotnie nagradzana technologia dla gier i nie tylko „Opracowaliśmy system rozpoznawania twarzy, który wykorzystuje głębokie CNN i pozwala na normalizację rozpoznawania twarzy w warunkach niedopasowania” – zauważa dr Ekenel. „Stworzony system znalazł się na pierwszym miejscu w międzynarodowym konkursie technologii rozpoznawania biometrycznego” – dodał, nawiązując do pierwszego wydarzenia tego rodzaju w ramach Międzynarodowej Konferencji na temat Biometrii. W rezultacie zespół opracował ogólne, szybkie i niezawodne algorytmy przetwarzania obrazu twarzy, które mogą obsługiwać kilka typów wariacji jednocześnie i działać w czasie rzeczywistym w niekontrolowanych warunkach. „Wszechstronność, szybkość i solidność opracowanych metod przetwarzania obrazu twarzy zapewnia szeroki zakres zastosowań w świecie rzeczywistym” – mówi dr Ekenel. Zespół projektowy opracował dwie tego typu aplikacje w dziedzinie gamifikacji, co stanowi doskonałą okazję do wykazania dokładności i solidności technologii. „Przedstawiliśmy dwa dowody słuszności koncepcji: jednym z nich jest gra podobna do paintballu, która umożliwia namierzenie przeciwnika dzięki technice rozpoznawania twarzy, a drugim – gra imitacyjna, w której punkty zdobywa się poprzez naśladowanie wyrazów twarzy”. Twarze nie kłamią na temat wieku, a nawet smaku Od strony technicznej zespół poczynił duże postępy w zakresie rozpoznawania twarzy opartego na technice uczenia głębokiego w różnych warunkach, takich jak różne pozycje, oświetlenie, niewspółosiowość i degradacje obrazu. Dokonano ulepszenia technologii w takich obszarach jak de-identyfikacja, szacowanie wieku i klasyfikacja płci. „Opracowaliśmy także system rozpoznawania twarzy, który działa zarówno w przypadku statycznych, jak i dynamicznych reprezentacji” – wyjaśnia dr Ekenel. „Stwarza to możliwość odkrywania innowacyjnych zastosowań w zakresie analizy obrazu twarzy, takich jak wizualne określanie smaku, czy inteligentne nauczanie”. W laboratorium badawczym, w którym trwały prace nad projektem, zainicjowano już działania poboczne. „Ukończyliśmy także kilka projektów przemysłowych” – ujawnia dr Ekenel. Wszystkie działania w ramach projektu wspierali międzynarodowi partnerzy z 11 krajów w Ameryce, Azji i Europie, co podkreśla znaczenie tego tematu w dzisiejszych środowiskach badawczych z dziedziny wysokich technologii. Nowe, jednolite ramy dotyczące pozyskiwania informacji z obrazu twarzy i ulepszonego wydobywania danych już teraz umożliwiają tworzenie aplikacji bazujących na inteligentnym i dokładnym rozpoznawaniu twarzy. Dzięki tym działaniom przyszłość tego typu aplikacji wygląda teraz bardziej obiecująco niż kiedykolwiek wcześniej.

Słowa kluczowe

Rozpoznawanie twarzy, przetwarzanie obrazu twarzy, MMFP, gamifikacja, konwolucyjne sieci neuronowe, biometria

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania