Nel video qui sopra la ricercatrice Ira Kemelmacher-Shlizerman in una conferenza di Settembre 2012 della University of Washington
“New software automatically generates images of young child’s face to adult”
E’ un gioco che amano fare spesso i genitori e che ci fa riflettere, quello di indovinare: Quale sarà l’aspetto del mio bambino quando crescerà? A chi sarà più somigliante? Un computer potrebbe ora rispondere alla domanda in meno di un minuto.
I ricercatori dell’Università di Washington hanno sviluppato un software che genera automaticamente le immagini del viso di un bambino e di come l’invecchiamento lo evolve modificandolo attraverso una vita. La tecnica è il primo approccio completamente automatizzato per l’invecchiamento da bambini ad adulti che funziona con variabili di illuminazione, espressioni e pose.
“L’invecchiamento delle foto di bambini molto piccoli, da una singola foto è considerato il più difficile di tutti gli scenari, così abbiamo deciso di concentrarci in particolare su questa sfida molto impegnativa” – ha dichiarato Ira Kemelmacher-Shlizerman, una assistente professoressa di informatica e ingegneria della University of Washington. – “Abbiamo preso foto di bambini in condizioni completamente sfavorevoli e abbiamo scoperto che il nostro metodo funziona molto bene.”
La ricercatrice Ira Kemelmacher-Shlizerman della University of Washington
Il gruppo di ricerca ha pubblicato un documento sulla nuova tecnica e presenterà le sue conclusioni nel prossimo Giugno 2014 alla “IEEE”, la prossima conferenza a Columbus, in Ohio, della Computer Vision e Pattern Recognition (visione digitale-artificiale e riconoscimento di forme).
La forma e l’aspetto del volto di un bambino (e la varietà di espressioni) spesso cambiano drasticamente con l’età adulta, rendendo difficile prevedere le modifiche per modellarne il cambiamento. Questa tecnica sfrutta la media di migliaia di facce della stessa età e sesso, poi calcola le modifiche visive tra i gruppi man mano che invecchiano per applicare tali modifiche a fronte di una nuova persona.
Più specificamente, il software determina la disposizione media dei pixel da migliaia di foto casuali prese da Internet di volti in diverse fasce di età e di genere. Un algoritmo poi trova corrispondenze tra le medie di ogni gruppo/fascia e calcola la variazione media in forma del viso e dell’aspetto tra le diverse età. Queste modifiche vengono poi applicate alle foto di ogni nuovo bambino per prevedere come questi apparirà per ogni età successiva fino all’ottantesimo compleanno.
I ricercatori inoltre hanno testato le loro immagini prodotte virtualmente, confrontandole con quelle reali di 82 persone fotografate nell’arco degli anni fino agli 80aa. L’esperimento consisteva nel confrontare tra gli utenti scelti casualmente, individuando la foto giusta per ciascuna età, riscontrando che la raccolta di foto degli stessi utenti corrispondesse nelle somiglianze alle foto prodotte automaticamente dal software, rispettando la stessa frequenza/cadenza di quelle della vita reale.
In alto a sinistra la foto reale di un bambino di 3 anni, successivamente le varie progressioni d’età in coppie di foto: a destra le foto reali, a sinistra le elaborazioni simulate al cpu
“I nostri studi approfonditi sugli utenti hanno dimostrato, producendo dei risultati di progressione dell’età, con foto virtuali così convincenti, che la gente non le può distinguere da quelle reali” – ha detto il co-autore del progetto Steven Seitz, un professore di informatica ed ingegneria – “Quando mi hanno mostrato le immagini di una bambina in photo-virtuale invecchiata dal software ed una foto della stessa persona da adulto, chiunque non è stato in grado d’identificare, distinguendo in modo affidabile, qual’è la foto reale”.
Le foto di vita reale dei bambini sono difficili da elaborare, prevedendone il progresso evolutivo con l’età, essendovi notevoli difficoltà dovute in parte all’illuminazione variabile, ombre, ecc., tutte cause legate alla nitidezza delle immagini; ma nello stesso tempo bisogna tener conto delle difficoltà dovute alle espressioni divertenti e persino ai tenerissimi “baffi di latte”. Per compensare questi effetti, l’algoritmo corregge automaticamente prima le facce con inclinazione scorretta, facendo ruotare la testa e correggendo l’illuminazione incoerente, quindi applica le forme e l’aspetto calcolati con le modifiche al volto nuovo del bambino.
La Computer Vision and Pattern Recognition nel prossimo Giugno 2014 alla “IEEE”, la prossima conferenza a Columbus, in Ohio presenterà un nuovo software che genera le immagini di come può invecchiare il volto di un bambino
Forse l’applicazione più comune (oltre che più utile dal punto di vista umano) di questo software sulla “progressione d’età” è per il rendering (la resa grafica digitale: generazione di un’immagine a partire da una descrizione matematica tridimensionale interpretata da algoritmi che definiscono il colore di ogni punto dell’immagine digitale) di versioni fotografiche precedenti di bambini scomparsi. Questi precedenti rendering (intesi come resa grafica progettata: ovvero un’operazione compiuta da un disegnatore per produrre una rappresentazione di qualità) di solito vengono creati manualmente da un artista che usa le foto del bambino così come quelle dei membri della famiglia e l’ausilio di un software di editing che riesce a tenere conto di modifiche comuni del viso di un bambino come l’età, lo “stiramento verticale”, la formazione delle rughe e l’allungamento del naso.
Ma questo processo richiede tempo, ed è molto più difficile affinché venga prodotta un’immagine precisa per i bambini di età inferiore ai 5 anni, in cui i tratti del viso si avvicinano maggiormente a quelli di un neonato.
Il software automatico di progressione d’età, può essere eseguito su un computer standard e impiega circa 30 secondi per generare i risultati di una faccia. Mentre le metodiche precedenti consideravano sopratutto variabili quali il sesso e l’età, il gruppo di ricerca universitario di Washington, che annovera tra i suoi componenti anche lo studente di dottorato Supasorn Suwajanakorn, spera di incorporare altri identificatori quali l’etnia e fattori estetici come lo sbiancamento dei capelli e la comparsa delle rughe, affinché venga perfezionato un metodo sufficientemente affidabile per rappresentare ogni volto umano.
“Sono davvero interessata a cercare di trovare una qualche rappresentazione di tutti in tutto il mondo sfruttando le enormi quantità di foto di visi catturati sulla rete globale” – ha dichiarato la Prof.ssa Ira Kemelmacher-Shlizerman – “Il processo d’invecchiamento è una delle molte dimensioni umane da considerare”.
Fonti: University of Washington, News-Medical.net, Scientific-American.com, Computer Vision and Pattern Recognition webpage: project “Illumination-Aware Age Progression” by Ira Kemelmacher-Shlizerman, Supasorn Suwajanakorn, Steven M. Seitz .
