新華社洛杉磯１０月３１日電（記者郭爽）美國迪士尼研究中心最新研發(fā)出一項新技術，可大幅減少訓練面部表情捕捉系統(tǒng)所需的大量數(shù)據(jù)。研究人員認為，這項新技術可在保證面部識別精確度的前提下，提升機器學習的靈活度和工作效率。

機器學習使得實時面部表情捕捉系統(tǒng)在電影和游戲創(chuàng)作中得以廣泛運用。不過，為了讓電影或游戲角色、動畫人物的面部表情更符合真人面部表情，電影公司通常需要大量記錄某個演員在多種狀態(tài)下的面部表情數(shù)據(jù)，包括不同光線條件和拍攝角度等條件，以訓練表情捕捉系統(tǒng)，這無疑需投入大量時間、人力和物力。

而迪士尼研究中心的最新研究發(fā)現(xiàn)，可以利用小樣本數(shù)據(jù)綜合生成訓練系統(tǒng)需要的大量數(shù)據(jù)。研究人員利用多攝像機采集模式，在均勻照明環(huán)境記錄下演員的７０個表情，再利用所得數(shù)據(jù)生成虛擬人臉。相關數(shù)據(jù)隨后可被用來生成影片中所需環(huán)境條件和攝像機屬性的訓練數(shù)據(jù)，這種方法可有效縮短機器學習的準備過程。

研究人員日前在加利福尼亞州舉行的３Ｄ視野國際論壇上展示了這一最新技術。研究人員認為，新方法表明，訓練模型所需的數(shù)據(jù)量可比之前減少數(shù)千倍，并且不會降低準確性。這不僅將為電影和游戲創(chuàng)作節(jié)省成本、提升效率，還可以為推動機器學習發(fā)展提供思路。