Theo giáo sư Lưu, robot hình người hiện nay chưa đủ khả năng thể hiện biểu cảm phức tạp và chân thực nên khó tương tác mượt mà với con người. Để giải quyết thách thức này nhóm nghiên cứu xây dựng một phương pháp toàn diện gồm 2 giai đoạn đem lại khả năng thể hiện nhiều biểu cảm một cách tự nhiên.

Ở giai đoạn đầu, họ tạo ra hình ảnh biểu cảm được hướng dẫn bởi đơn vị hoạt động (AU), sau đó phát triển robot có khuôn mặt chuyển động tự do dựa trên dữ liệu đào tạo cấp cho thuật toán. AU trong y học mô tả sự co giãn của một hay nhiều nhóm cơ trên mặt người hình thành biểu cảm.

Nhóm thiết kế mạng lưới lệnh vận động chuyên biệt đóng vai trò đường dẫn giữa hình ảnh biểu cảm với phản ứng khuôn mặt thực tế của robot. Họ tinh chỉnh bằng cách sử dụng các vị trí vận động vật lý làm ràng buộc, qua đó đảm bảo robot thể hiện biểu cảm chính xác.

Kết quả đánh giá bằng chỉ số Emotionet cho thấy phương pháp mà nhóm xây dựng đạt được khả năng tạo một số biểu cảm khuôn mặt cụ thể từ AU đầy hứa hẹn, giúp tăng cường đáng kể tương tác với robot với con người.

Cẩm Bình