康奈尔大学利用RGB传感器捕捉面部肌肉进行人脸识别

只用“耳机”，识别表情，这是怎么做到的了？

AI让蒙娜丽莎动起来，甚至模仿我们的表情运动，伴随科技的飞跃，都已经不再是让人惊奇的事了。

然而，面部追踪系统，通常对摄像头精度要求很高。

然而，如果摄像头可以不被使用了呢？

事实上，康奈尔大学的科研专家已做到了，过程无需任何正对着用户的脸的摄像头，追踪就完成了，效果也不错。

先看看追踪效果如何：

摄像头不必要的话，看看佩戴口罩的效果：

那么抛开摄像头，面部表情如何追踪了？

提示：戴在耳朵上的小东西。事实上，那副耳机就是主要仪器，用户的表情可以实时输出。

比用摄像头的“传统方法”，该方法的优点在于，哪怕有口罩，追踪用户的面部表情依然轻松，人们无需特地取下口罩了。

系统叫做C-Face（Contour-Face）。

康奈尔大学SciFi实验室主任、C-Face论文的高级作者张铖在声明中说：“该设备比所有的耳挂式可穿戴技术都更简易、更有新鲜感，有更全的功能。”

“传统的为了识别面部表情的可穿戴技术中，大部分必须在面部上配置传感器，传感器数量这么大，系统也仅仅识别一组离散面部表情。”

42个特征点被抓，C-Face也支持无声命令和聊天表情发送

摄像头并非完全没被在此项目中用到，只不过非常隐蔽。

观察用户的耳朵下方，左右都有一个RGB摄像头，摄像头可以在用户面部肌肉移动时，捕捉脸颊轮廓的变化。

头戴式耳机也能够配置摄像头，实现面部识别。

通过计算机视觉和深度学习模型重建图像后，卷积神经网络可以解析2D图像，把面部特征变为42个面部特征点，特征表征用户的嘴巴、眼睛和眉毛的形状。

脸部追踪数据有了后，数据被变成八种不同表情，有中立或愤怒等等。

C-Face还支持通过面部表情操作音乐程序上的播放键。

手机在充电，但是不想动，无需说出声音，播放歌曲就实现了：

或者，聊天需要发送表情，但是恰巧找不到表情包了，该怎么办？

在这种情境下，直接做出表情，系统可以识别并直接发送出去，非常简便：

不过，因为受到新冠疫情的影响，科研小组只对9名参与者测试了C-Face。虽然参与者不多，但准确度超过了88％，面部提示的准确度多于85％。

并且，专家发现，耳机的电池容量影响了续航时间，正设计功耗更低的传感技术。