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面部表情控制VR人脸识别创造人机交互

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导读人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。最近,这项技术被提升到一个新的水平,来自澳大利亚、新西兰和印度的国际研究小组,利用人的表情在VR环境中操纵物体,无需使用手持控制器或触摸板,这在全球尚属首次研究。

人脸识别技术已经日益成熟,这项基于人的面部特征进行身份识别的生物识别技术,可以被用来解锁智能手机,提供对建筑物的安全访问,并加快机场的护照检查等。

但是,这项技术被提升到一个新的水平,来自澳大利亚、新西兰和印度的国际研究小组,利用人的表情在VR环境中操纵物体,无需使用手持控制器或触摸板,这在全球尚属首次研究。

想像一下,通过微笑、皱眉、咬紧牙关等面部表情就能操纵虚拟现实中的物体,这种感觉真的很奇妙。

其实,早在4年前,巴西圣保罗的一家机器人公司就研制出了一款名为Wheelie 7 的控制器,可以帮助四肢不能动的用户用表情驱动电动轮椅。

人工智能系统可以让残疾人通过10种不同的表情来实现对电动轮椅的控制,例如扬眉毛或者吐舌头。

所以在未来,人脸识别技术会被用在更多的地方,创造人机交互的“无限可能”。

人脸识别(Face Recognition)是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等。

人脸识别人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

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