Thiết bị đeo sử dụng sóng siêu âm để tái tạo nét mặt

Nhóm do Cheng Zhang (trợ lý giáo sư khoa học tri thức) và Francois Guimbretière (giáo sư khoa học tri thức) đứng đầu đã thiết kế thiết bị có tên EarIO. Tiện ích này truyền các hành động trên khuôn mặt đến điện thoại thông minh trong thời gian thực và phù hợp với tai nghe thương mại sẵn có để tổ chức hội nghị truyền hình không dây, rảnh tay.

Thiết bị có thể tháo rời hoạt động ngoài thế hệ theo dõi khuôn mặt dựa trên máy ảnh, tuy nhiên sử dụng ít liên tục hơn nhiều và mang lại nhiều quyền riêng tư hơn

Zhang cho biết: “Các thiết bị theo dõi chuyển động khuôn mặt có camera “rất lớn, nặng và ngốn điện – đây có thể là một nhược điểm lớn đối với thiết bị đeo và điều quan trọng là chúng có thể thu thập nhiều dữ liệu”. không công khai”. Giám sát khuôn mặt bằng cách tạo âm thanh mang lại sự riêng tư, khả năng chi trả, sự tiện lợi và thời lượng pin cao hơn,

Nhóm mô tả tai nghe “nghe được” của họ trong “EarIO là một cảm biến âm thanh công suất thấp có thể liên tục theo dõi mọi chuyển động trên khuôn mặt”. EarIO hoạt động giống như một chiếc thuyền phát ra xung sonar. Loa trên mọi mặt của tai nghe gửi cảnh báo âm thanh đến các mặt của mặt và micrô chọn lọc tiếng vang. Khi người đeo nói chuyện, mỉm cười hoặc nhướng mày, phần bên ngoài đập và kéo dài, chuyển đổi cấu hình tiếng vang.

Một bộ quy tắc tìm hiểu sâu được một nhóm các nhà nghiên cứu phát triển sử dụng trí tuệ tổng hợp (AI) để xử lý dữ liệu liên tục và chuyển đổi tiếng vang thành toàn bộ nét mặt. Đồng tác giả Ke Li, nghiên cứu sinh về khoa học dữ liệu, giải thích: “Thông qua cơ sở của AI, bộ quy tắc tiết lộ mối quan hệ phức tạp giữa hành động cơ bắp và nét mặt mà mắt người không thể thấy được. chúng ta cũng sẽ quyết định. Chúng tôi sử dụng dữ liệu đó để suy ra dữ liệu phức tạp khó nắm bắt hơn – đó là toàn bộ khuôn mặt.”

Những nỗ lực trước đây thông qua phòng thí nghiệm của Zhang để quan sát các hành động trên khuôn mặt, việc sử dụng tai nghe có camera đã tái tạo toàn bộ khuôn mặt theo các hành động của má khi xem xét từ tai. Bằng cách thu thập âm thanh thay vì dữ liệu giàu hình ảnh, thiết bị “nghe được” giao tiếp với điện thoại thông minh thông qua kết nối Bluetooth không dây, giữ cho dữ liệu người dùng ở chế độ riêng tư. Với ảnh, thiết bị muốn kết nối với mạng Wi-Fi và chuyển dữ liệu ngược và xuôi lên đám mây – điều này có thể khiến thiết bị dễ bị tin tặc tấn công.

Guimbretière phản hồi: “Mọi người có thể sẽ không nhận thấy thiết bị đeo hợp lý như thế nào – dữ liệu đó nói gì về bạn và những gì các công ty có thể làm với nó. Với cảnh quay khuôn mặt, bất kỳ ai cũng có thể suy ra cảm xúc và chuyển động. Mục đích của liên doanh này là để đảm bảo rằng tất cả dữ liệu, rất quý giá đối với quyền riêng tư của bạn, luôn nằm dưới mức quy định của bạn và được tính toán trong vùng lân cận.” Việc sử dụng cảnh báo âm thanh cũng mất ít liên tục hơn nhiều so với ghi lại ảnh và EarIO sử dụng 1/25 sức mạnh của bất kỳ thiết bị dựa trên máy ảnh nào khác mà phòng thí nghiệm của Zhang trước đây đã phát triển. Hiện tại, thiết bị được thiết lập 3 giờ sử dụng với pin tai nghe không dây, tuy nhiên phân tích dài hạn sẽ tập trung vào việc kéo dài thời gian sử dụng.

Nhóm các nhà nghiên cứu đã kiểm tra thiết bị trên 16 người và sử dụng máy ảnh điện thoại thông minh để kiểm tra độ chính xác của hiệu suất bắt chước khuôn mặt của nó. Trình tự đánh giá ban đầu xác nhận thiết bị hoạt động trong khi người dùng đang ngồi và đi dạo xung quanh; Gió, tiếng ồn trên đường cao tốc và các cuộc thảo luận xung quanh không có bất kỳ ảnh hưởng nào đến tín hiệu âm thanh của nó. Trong các biến thể dài hạn, nhóm hy vọng sẽ cải thiện khả năng của thiết bị “nghe được” để thích nghi với tiếng ồn xung quanh và các gián đoạn khác. Đồng tác giả Ruidong Zhang, một nghiên cứu sinh tiến sĩ trong lĩnh vực khoa học tri thức, cho biết: “Phương pháp cảm nhận âm thanh mà chúng tôi sử dụng có thể rất tinh tế. Nó vừa phải, bởi vì nó có thể quan sát các hành động rất tinh tế; tuy nhiên, nó thường rất khác bởi vì khi một cái gì đó thay đổi trong bầu không khí, hoặc khi đầu của bạn va chạm hợp lý, họ cũng nắm bắt được điều đó.”

Một hạn chế của thế hệ này là trước lần sử dụng đầu tiên, EarIO sẽ phải học 32 phút kiến ​​thức về khuôn mặt để dạy bộ quy tắc. Zhang kết luận: “Cuối cùng, chúng tôi hy vọng có thể cắm và chạy thiết bị này.

Duy Minh (Tổng hợp)

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *