الواقع الافتراضي (VR) يفتح آفاقًا جديدة ومثيرة في تطوير ألعاب الفيديو ، مما يمهد الطريق لتجارب ألعاب أكثر واقعية وتفاعلية وغامرة. في الواقع ، تتيح لوحات الواقع الافتراضي للاعبين أن يشعروا أنهم في اللعبة تقريبًا ، متغلبين على القيود المرتبطة بدقة الشاشة ومشاكل الكمون.
سيكون التكامل الإضافي المثير للاهتمام للواقع الافتراضي هو الاعتراف بالعواطف ، لأن ذلك قد يسمح بتطوير الألعاب التي تستجيب لعواطف المستخدم في الوقت الفعلي. مع وضع هذا في الاعتبار ، اقترح فريق من الباحثين من جامعة Yonsei و Motion Device Inc. مؤخرًا تقنية تعتمد على التعلم العميق والتي قد تسمح بالتعرف على المشاعر أثناء تجارب ألعاب الواقع الافتراضي. تم تقديم مقاله في مؤتمر IEEE 2019 حول الواقع الافتراضي وواجهة المستخدم ثلاثية الأبعاد.
لكي يعمل الواقع الافتراضي ، يستخدم المستخدمون الشاشات المثبتة على الرأس (HMD) ، بحيث يمكن تقديم محتوى اللعبة مباشرة أمام أعينهم. ثبت أن دمج أدوات التعرف على المشاعر مع تجارب ألعاب الواقع الافتراضي يمثل تحديًا ، حيث تعمل معظم نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالعاطفة من خلال تحليل وجوه الناس ؛ في الواقع الافتراضي ، يتم حجب وجه المستخدم جزئيًا بواسطة HMD.
قام فريق من الباحثين من جامعة يونسي وجهاز الحركة بتدريب ثلاث شبكات عصبية تلافيفية (CNN) ، وهي DenseNet و ResNet و Inception-ResNet-V2 ، للتنبؤ بمشاعر الناس من الصور الجزئية للوجه. قاموا بالتقاط صور لمجموعة بيانات Radbound Faces (RaFD) ، والتي تتضمن 8،040 صورة للوجه لـ 67 موضوعًا ، ثم قاموا بتحريرها بحيث تغطي جزء الوجه الذي يمكن أن يحدثه HMD عند استخدام VR.
تمثل الصور المستخدمة لتدريب الخوارزميات الوجوه البشرية ، لكن القسم الذي يحتوي على العينين والأذنين والحواجب مغطى بمستطيل أسود. عندما قام الباحثون بتقييم سي إن إن الخاصة بهم ، اكتشفوا أن بإمكانهم تصنيف العواطف حتى بدون تحليل هذه الخصائص الخاصة لوجه الشخص ، والتي يعتقد أنها ذات أهمية أساسية للتعرف على المشاعر.
بشكل عام ، عملت شبكة سي إن إن المسماة DenseNet بشكل أفضل من الآخرين ، وحققت متوسط دقة أكثر من 90 في المئة. ولكن من المثير للاهتمام أن خوارزمية ResNet تفوقت على الخريجين الآخرين في تصنيف تعبيرات الوجه التي تنقل الخوف والاشمئزاز.
وكتب الباحثون في مقالهم "نجحنا في تدريب ثلاثة من هياكل سي إن إن التي تقدر مشاعر صور وجه الإنسان المغطاة جزئيًا". "أظهرت دراستنا إمكانية تقدير العواطف من صور البشر مع HMD باستخدام الرؤية الاصطناعية."
تشير الدراسة إلى أنه في المستقبل ، يمكن دمج أدوات التعرف على المشاعر مع تقنية الواقع الافتراضي ، حتى لو كانت HMDs تحدث أجزاء من وجه اللاعب. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لشبكات CNN التي طورها الباحثون أن تلهم فرق البحث الأخرى في جميع أنحاء العالم لتطوير تقنيات جديدة للتعرف على المشاعر التي يمكن تطبيقها على ألعاب الواقع الافتراضي.
يخطط الباحثون الآن لاستبدال المستطيلات السوداء التي استخدموها في دراستهم بصور حقيقية لأشخاص يستخدمون HDM. في النهاية ، ينبغي أن يسمح ذلك لهم بتدريب شبكات CNN بشكل أكثر موثوقية وفعالية ، وإعدادهم للتطبيقات الواقعية. مع معلومات من Techxplore.
