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谷歌升级浏览器中的虹膜追踪模型
发布日期:2020-11-20 12:00   来源:未知   阅读:

  虹膜追踪(Iris tracking) 可广泛应用于多个领域,如辅助技术中的免触摸界面,以及了解除点击和手势以外的用户行为。虹膜追踪同时也是一项具有挑战性的视觉问题。眼睛在环境光照条件不同时会经常变化,且眼睛经常会被遮挡住,而当观察对象转动头部或做不同的表情时,其眼睛形状也可能随之变化。现有的解决方法非常依赖专用硬件,通常需要使用昂贵的头戴式设备或远程的眼动追踪器系统。这些方法并不适合计算资源有限的移动设备。

  今年 3 月,我们宣布推出了一个可在浏览器中检测面部特征点的新软件包。今天,我们很高兴可以通过TensorFlow.js 面部特征点检测模型将虹膜追踪添加到此软件包中。而这要归功于 MediaPipe Iris 模型。我们已弃用原来的 Facemesh 模型,因此我们之后将为面部特征点检测模型提供更新。

  请注意,虹膜追踪不会推断人们正在注视的位置,也不会提供任何形式的身份识别。在我们模型的文档和随附的模型卡中,我们详述了模型的预期用途、限制和公平性属性(与 Google 的AI原则保持一致)。

  MediaPipe Iris 模型能够使用单个 RGB 摄像头实时追踪涉及虹膜和瞳孔的特征点,而无需借助专用硬件。模型还能返回眼睑和眉毛区域的特征点,实现对眨眼等轻微眼球运动的检测(立即在浏览器中尝鲜)。

  我们在上方的 GIF中突出显示了这些改进,该 GIF 展示了对于同一个图像序列,faceLandmarksDetection 和 Facemesh 所返回的特征点有何不同。

  对 estimateFaces 的输入可以是视频、静态图像、“tf.Tensor3D”函数,甚至是供node.js管道使用的 ImageData 对象。FaceLandmarksDetection 随后会为输入的面部返回一组预测对象,其中包括每个面部的相关信息(例如,置信度得分和面部 478 个特征点的位置)。

  FaceLandmarksDetection 是轻量级软件包,其占用空间仅有 3MB 左右,因此非常适合用于在各种移动设备上执行实时推理。在测试时,请注意 TensorFlow.js 还会提供几种不同的后端供您选择,包括 WebGL 和带 XNNPACK 的 WebAssembly (WASM),可在搭载低端GPU的设备上使用。下表显示的是该软件包在几种不同的设备和 TensorFlow.js 后端中的表现:

  所有基准测试结果均收集自 Chrome 浏览器。如需详细了解如何为 TF.js WebAssembly 后端激活 SIMD,请参阅这篇文章。

  TensorFlow.js 和 MediaPipe 团队都计划利用经过改进的虹膜坐标,为我们的面部特征点检测解决方案添加深度预测功能。我们坚信分享代码可以实现研究重现、快速实验,并期待看到 MediaPipe Iris 模型在社区中得到更广泛的使用。

  通过此链接在您的网络浏览器中试用我们的新软件包。我们期待看到您在自己的应用中使用此模型。

  原文标题:推出 MediaPipe Iris,升级浏览器中的虹膜追踪模型!

  文章出处:【微信公众号:TensorFlow】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

  原文标题:推出 MediaPipe Iris,升级浏览器中的虹膜追踪模型!

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