● Mié 06 de Diciembre 2023

Destacan investigación UOH sobre cámara basada en eventos

Escrito por Universidad de O'Higgins

 

  • El director de RISLAB, Dr. Rodrigo Verschae, junto al docente e investigador Ignacio Bugueño, publicaron destacada investigación sobre cámara basadas en eventos para reconocimiento de gestos y expresiones faciales

 

Desde hace algunos años, la Inteligencia Artificial avanza a pasos agigantados en diferentes campos de investigación, otorgando alta precisión, mayor eficiencia, automatización de vanguardia y procesando un sinfín de datos en menor cantidad de tiempo.

Dentro de estas áreas de estudio se encuentra la visión computacional y robótica, la cual hace uso de diferentes tipos de cámaras para la percepción del entorno. Entre ellas, existen nuevos sensores de visión que revolucionan la industria y la ciencia: las cámaras de eventos, dispositivos que inspirados en el sistema de visión humano registran cambios en la medida que se producen, a diferencia de las cámaras tradicionales que capturan imágenes completas a intervalos de tiempos fijos.

El significativo alcance del estudio de esta tecnología se recoge en la destacada revista científica IEEE Access, la cual ha publicado la investigación del académico de Instituto de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad de O’Higgins, Dr. Rodrigo Verschae, junto al docente e ingeniero de investigación de la misma casa de estudios, Ignacio Bugueño.

El artículo titulado “Event-based Gesture and Facial Expression Recognition: A Comparative Analysis“, explora el uso de estos tipos de sensores de visión neuromórficos basados en eventos en dos temas de interés: el reconocimiento de gestos y expresiones faciales. En este trabajo, los investigadores evaluaron dos modelos de aprendizaje de última generación y utilizaron un tercer modelo que aprende de las correlaciones temporales y espaciales de los eventos.

“En esta investigación trabajamos en el análisis de este nuevo tipo de cámara, que es una tecnología reciente del año 2008 y se llama cámara basada en eventos, específicamente aplicados al reconocimiento de gestos y expresiones faciales. Esta tecnología presenta un alto potencial para cubrir las necesidades de las cámaras normales como grandes cambios de iluminación y en particular el rápido movimiento de algunos objetos, que las cámaras estándar no pueden capturar”, explica el director del Laboratorio de Robótica y Sistemas Inteligentes (RISLAB), Rodrigo Verschae.

Agrega que “en nuestro paper presentamos un análisis comparativo del reconocimiento de objetos deformables, centrándonos específicamente en los gestos y las expresiones faciales, a través del análisis espacial y temporal de los eventos, y proponemos un método nuevo para el reconocimiento de gestos y expresiones faciales que mencionamos”.

Para este estudio, los investigadores evaluaron una gama de modelos de clasificación en múltiples escenarios: el tiempo de duración de la muestra, la cantidad de eventos de la muestra, el número de muestras por clase para cada base de datos, la resolución espacial de las bases de datos, entre otros factores.

Sobre las aplicaciones de esta investigación, el docente Ignacio Bugueño comenta que “este trabajo sienta las bases para comprender de mejor forma el reconocimiento de gestos y expresiones faciales usando cámaras de eventos, ámbitos que son muy prometedores no sólo desde la perspectiva de la investigación, sino también en la industria. En febrero de este año, Qualcomm (una de las empresas más grandes del mundo en la fabricación de dispositivos móviles) anunció en la Mobile Word Congress 2023 una alianza estratégica con Prophesee (una de las empresas principales en la fabricación de cámaras de eventos) para incorporar estos sensores en los smartphones. ¿Cuál es el objetivo? Mejorar los sistemas de identificación facial para desbloquear los teléfonos, incorporar un sistema reconocimiento de gestos y lenguajes de señas para teléfonos móviles inclusivos, e incluso mejorar la calidad de las imágenes capturadas mediante la combinación con los eventos”.

“En el RISLAB contamos con dos de estas cámaras basadas en eventos: Davis 346 de Inivation y la cámara Prophesee modelo 4 HD, que fueron adquiridas con fondos institucionales y entendemos son las únicas en el país. Con esta tecnología y en base al primer paper publicado, trabajamos en una serie de artículos con estas cámaras, que pretenden explorar nuevas líneas de investigación en el análisis de objetos basado en eventos, análisis de movimiento y otros problemas en robótica móvil e interacción humano robot”, concluye Rodrigo Verschae.

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