I ricercatori presso l’Istituto di Tecnologia Shibaura rivoluzionano il rilevamento della direzione del viso con l’apprendimento approfondito affrontare le sfide delle caratteristiche facciali nascoste e ampliare gli angoli dell’orizzonte

I ricercatori dell'Istituto di Tecnologia Shibaura rivoluzionano il rilevamento della direzione del viso attraverso l'apprendimento approfondito per affrontare le sfide delle caratteristiche facciali nascoste e ampliare gli angoli dell'orizzonte

Nella visione artificiale e nell’interazione uomo-computer, la critica attività di stima dell’orientamento del viso è emersa come un componente fondamentale con applicazioni multi sfaccettate. Un settore particolarmente notevole in cui questa tecnologia svolge un ruolo vitale è nei sistemi di monitoraggio del conducente volti a migliorare la sicurezza stradale. Questi sistemi sfruttano il potere dei modelli di apprendimento automatico per analizzare continuamente l’orientamento del viso di un conducente in tempo reale, determinando la sua attenzione alla strada o eventuali distrazioni, come messaggi o sonnolenza. Quando vengono rilevate deviazioni dall’orientamento desiderato, questi sistemi possono emettere avvisi o attivare meccanismi di sicurezza, riducendo significativamente il rischio di incidenti.

Tradizionalmente, la stima dell’orientamento del viso si basava sul riconoscimento di caratteristiche distintive del viso e sul monitoraggio dei loro movimenti per inferire l’orientamento. Tuttavia, questi metodi convenzionali incontravano limitazioni, come preoccupazioni per la privacy e la loro suscettibilità al fallimento quando le persone indossavano maschere o assumessero posizioni inaspettate.

In risposta a queste sfide, i ricercatori dello Shibaura Institute of Technology in Giappone hanno aperto la strada a una nuova soluzione di intelligenza artificiale. Il loro approccio innovativo sfrutta tecniche di deep learning e integra un sensore aggiuntivo nel processo di addestramento del modello. Questo innovativo aggiornamento identifica accuratamente qualsiasi orientamento del viso dai dati delle nuvole di punti e raggiunge questa notevole impresa utilizzando un insieme di dati di addestramento relativamente piccolo.

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I ricercatori hanno sfruttato le capacità di una telecamera di profondità 3D, simile ai metodi precedenti, ma hanno introdotto un elemento rivoluzionario: i sensori giroscopici, durante il processo di addestramento. Man mano che i dati affluivano, le nuvole di punti catturate dalla telecamera di profondità venivano meticolosamente abbinate a informazioni precise sull’orientamento del viso acquisite da un sensore giroscopico posizionato strategicamente sulla parte posteriore della testa. Questa combinazione geniale ha prodotto una misurazione precisa e coerente dell’angolo di rotazione orizzontale della testa.

La chiave del loro successo risiedeva nel vasto insieme di dati che hanno raccolto, rappresentando una vasta gamma di angoli della testa. Questo ampio pool di dati ha consentito l’addestramento di un modello altamente accurato capace di riconoscere un’ampia gamma di orientamenti della testa rispetto ai metodi tradizionali che sono limitati solo a pochi. Inoltre, grazie alla precisione del sensore giroscopico, sono stati necessari solo un numero relativamente modesto di campioni per ottenere questa notevole versatilità.

In conclusione, la fusione delle tecniche di deep learning con i sensori giroscopici ha inaugurato una nuova era di stima dell’orientamento del viso, superando i limiti dei metodi tradizionali. Con la sua capacità di riconoscere una vasta gamma di orientamenti della testa e mantenere la privacy, questo approccio innovativo promette grandi progressi non solo per i sistemi di monitoraggio dei conducenti, ma anche per rivoluzionare l’interazione uomo-computer e le applicazioni sanitarie. Con ulteriori avanzamenti nella ricerca in questo campo, possiamo guardare verso strade più sicure, esperienze virtuali più coinvolgenti e diagnostica sanitaria avanzata, tutto grazie all’ingegno di coloro che spingono i confini della tecnologia.