В Китае разработали робота с человекоподобными чертами лица

Китайские ученые разработали уникальную технологию, позволяющую роботам выражать эмоции столь же выразительно и естественно, как это делают люди. Под руководством профессора Лю Сяофэна из Университета Хохай, команда исследователей из провинции Цзянсу создала человекоподобного робота с впечатляющей мимикой.

Фото из открытых источников / Иллюстративное изображение

Сектор робототехники переживает бурный рост. Нужда в умных машинах увеличивается везде: от складских комплексов и домашних хозяйств до сложных медицинских операций. Компании по всему миру вступили в гонку за создание роботов, способных максимально правдоподобно имитировать человеческие эмоции.

Традиционно гуманоидные роботы сталкиваются с проблемой: их выражения лиц кажутся механическими и лишенными жизни, что затрудняет взаимодействие с пользователями. Однако команда Лю Сяофэна нашла решение. Они разработали уникальный двухэтапный метод, который позволяет роботам демонстрировать очень естественную мимику.

Фото из открытых источников / Фото: english.news.cn

На первом этапе методология генерации лицевых выражений создает детализированные изображения лиц роботов, управляемые специальными единицами действия (AUs). Эти единицы определяют движение различных мышц лица, обеспечивая точное воспроизведение эмоций. На втором этапе роботу придаются различные степени свободы движений лица, что позволяет ему воплощать созданные изображения в реальную мимику.

Исследование, опубликованное в журнале IEEE Transactions по робототехнике, демонстрирует инновационный метод генерации выражений лица на основе AUs. С помощью слабоконтролируемого обучения исследователи преодолевают недостаток парных данных, которые включают исходные и целевые изображения лицевых выражений. Для этого они используют скрытое пространство атрибутов лица, что позволяет разделить сигналы, связанные с выражениями и не связанные с ними, используя исключительно первые для синтеза.

Разработанная сеть отображения моторных команд служит связующим звеном между сгенерированными изображениями выражений лица и реальными мимическими реакциями робота. Используя физические положения двигателей в качестве ограничений, ученые усовершенствовали предсказание точных двигательных команд, что обеспечивает более достоверное воспроизведение выражений.

Эффективность предложенного метода была подтверждена качественными и количественными оценками с использованием набора данных Emotionet для бенчмаркинга. Результаты показали, что разработка позволяет значительно улучшить эмоциональное взаимодействие между человеком и роботом, открывая новые горизонты в робототехнике.

«Наш метод позволяет добиться многообещающей генерации специфических выражений лица с заданными AUs, значительно улучшая эмоциональное взаимодействие человека и робота», - отмечают исследователи.