k8凯发国际社区党建环境卫生）智能眼镜的尺寸和功率限定必要一个微型和低功耗的传感管理计划。针对这个题目，中邦科学院○大学和清华大学的斟○酌职员提出了A=UGlasses。它通过正在面部颞区安排惯性衡量单位（IM○ U）来逮捕由面部肌肉运动惹起的皮肤变形，从而杀青不显△ 眼的低○功耗面部重筑。
IMU信号以及面 部作为单位（AUs）的 史籍数据由基于tran★sformer的 深度练习模子打点，以及时臆度AU强度，然后用于面部重筑。
结果声明，AUGlasses切△实地预测了14个 环节 ★AU… 的强度（0-5级），跨用户均匀绝对 差错（MAE）为0。187（STD=0。025）
面 部重筑○能 够杀青巨额…▽□的使用，由于人■脸包罗相闭情感 状况、康健状况、饮食行径，乃至委靡水准的雄厚音信。用户 ○○能 够通过行径面部肌肉 举 行交▽互 和主动○反应。
斟 酌职员运用各品种型的传感器来搜集…数据，以便正在数字…范畴复制面部神○志和肌肉运动。摄像头和毫米波雷达或许一共逮 捕面部特点。然而，智能 眼镜的尺寸△和功率限定必 要一个微型和低功耗的传感管□理计划。
正在斟酌中，团队提出了AUGlass▽es。这是一副装备了三个低功耗惯性衡量单位的智能眼镜，并可用于无误的面部重筑情…况卫生 。所述IMU具有高伶俐度，能够○ 火速切实地逮▽捕由面部★肌肉运动惹起的纤细和短暂的皮肤变形。
斟酌职员举行了△体 例的理解，发觉 皮肤变形正在颧弓上 方的颞 肌相近最为明白，而这一发觉获得了面 部剖解 学的说明。为了愚弄这一点，他们正在眼镜中 参预了一个生物= 相容的弹 性◁机闭，将两个IMU安排正 在颞区，以监测皮肤运动和体式转折。
来自IMU的数据，连结○面部作为单位（AU ）强度的史籍 记实，将其输入一个深度练习模子以预测此刻的■AU强度。采选预测AU强度而不是面部特点点巩固了体例的通用性情况卫生…，其结果是高频AU序列输出，以每秒30帧的速率运转，确保了下逛使用的及时相应性 和 适用性。
团队同时提出了一种新的磨练计◁谋Prefix-condi tioned Sequence Forecasting情况卫生，促使模子练习跨众个高频帧涌现出的长途依赖相=干。然后将臆度的AUs强度输入Unity举行及时面部重筑。 开始，低功耗传 感○步骤确保□了对智能眼镜续 …航的 影★◁响最小。IMU和蓝牙通讯的功耗仅为49。95 mW (3。7 V时13。5 mA)，低于目前的管理计划。即使传感器仅职业25%★的□功夫<○s tr on★g>■○ 社区党筑，则均匀功耗低至12。5 mW。它同时具有隐私偏护、简捷和满意的特性。IMU…□ 不 会◁映 现 敏 锐◁的小我= 数据，如图像或音响，这排除了 用户 对隐私★的忧虑。同时，支柱弹性凝胶△机闭和IMU的总重量△仅为=0。83克，为目 前商 用智 能眼镜（即50g1）的1。66%。其它，即使IMU与皮肤接触，但接触点实践上十分小。是以，传感 器 带来 的特殊重量和皮◁肤接○触对用户来说 简直是不明白■=的。 其次，团队策画了一系列工夫来▽保障○永久 衔接★面部重筑的切实性。正在预打点阶段，更新了搬动伪影去除的映照参数，以确保其正在用★户搬动时的有用性；正在推理阶段，从新筑设AUs举动= 模子输入的★值，以避免 长○功夫感知流程★中预测差错的传 布；正在磨练阶段，策画一种别 致的Pre▽f=ix-△con★ditioned Se quence Forecasting预测计谋，以促使模子从固 定的观测○数据序○列中练 习▽社区党筑，使其或许基于更 普通的布景而不光仅是近来的过去来预测后续序列。这避免了曝光偏向，抬高了★衔接 面部重筑的 切实性和★牢靠性。 第。
