Un Groupe de chercheurs de l'Imperial college London a créé le plus précis à ce jour, un modèle numérique d'un visage humain. Leur développement, comme l'affirment eux-mêmes les créateurs, a «la moyenne des traits», et il peut donc être utilisé pour créer des modèles en trois dimensions de la personne humaine dans les jeux vidéo, le cinéma, les systèmes de sécurité et d'améliorer les technologies de reconnaissance de personnes
La règle lors de la création des modèles informatiques de personnes utilise la méthode en trois dimensions morphologiques du modèle (3D morphable model, ou 3DMM). Comme «de base» utilisez quelque chose comme de la carcasse, qui est un ensemble de paramètres caractérisant les écarts de points clés. Chaque paramètre est nécessaire de configurer manuellement, puis encore et apporter à l'esprit le modèle résultant de la 3D de l'éditeur. Anglais scientifiques ont développé une méthode pour l'automatisation complète du processus d'élaboration 3DMM modèles, ce qui permet d'intégrer les données obtenues à partir d'un assez grand nombre de personnes. Leur algorithme est automatiquement maréchal de photos du visage d'une personne en fonction de leur l'orientation spatiale et est la base d'un modèle en trois dimensions. En outre, à l'aide de l'algorithme, vous pouvez identifier les erreurs et de les retirer de résultats finaux.
Dans le processus de développement du système informatique a analysé des quantités de photos de personnes de personnes de différents groupes d'âge, la nationalité et le sexe. En conséquence, le traitement des données a été établie le modèle de la moyenne de la personne humaine, appelée Large scale facial model (LSFM). La nouvelle LSFM-modèle a été utilisé pour générer 100 millions de les images utilisées pour former un système d'intelligence artificielle à base de réseau de neurones. Puis neuronal appris à vous-même de convertir les deux photos des personnes en assez précises pour le modèle à trois dimensions.
Maintenant, les chercheurs sont occupés à l'amélioration de l'algorithme pour «apprendre» le système pour reconnaître les émotions de l'homme, qui permettra d'améliorer sensiblement et sans avoir de larges possibilités de la nouvelle méthode de modélisation 3D.
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