视网膜显微手术机器人的约束运动规划及仿真

为了辅助医生完成视网膜显微手术中精细的手术操作,过滤颤抖、提高精度和稳定性,提出一种生成手术机器人空间运动约束的方法——虚拟固定器(VF).首先,通过引入手术环境约束和任务约束,采用加权、线性化的多目标约束条件,根据用户的输入设置目标函数,构造了视网膜显微手术中所需的6个虚拟固定器基元.在此基础上,以远程运动中心虚拟约束(RCM VF)的生成为例,通过约束运动基元的组合,推导了复杂约束运动的实现方法.各约束运动基元算法及复杂约束运动算法的仿真结果表明,手术器械可以按照虚拟固定器的定义实现特定的约束运动.最后,在各手术步骤中引入约束运动基元的基础上,在乒乓球和离体猪眼球上进行了手术操作实验,证明了在该虚拟固定器的引导下,视网膜机器人可以完成高难度的手术操作,验证了所提出算法的合理性和有效性.国家自然科学基金(51175013);;福建省高校青年自然基金青年重点项目(JZ160493

Deep face profiler (DeFaP): Towards explicit, non-restrained, non-invasive, facial and gaze comprehension

Eye tracking and head pose estimation (HPE) have previously lacked reliability, interpretability, and comprehensibility. For instance, many works rely on traditional computer vision methods, which may not perform well in dynamic and realistic environments. Recently, a widespread trend has emerged, leveraging deep learning for HPE specifically framed as a regression task; however, considering the real-time applications, the problem could be better formulated as classification (e.g., left, centre, right head pose and gaze) using a hybrid approach. For the first time, we present a complete facial profiling approach to extract micro and macro facial movement, gaze, and eye state features, which can be used for various applications related to comprehension analysis. The multi-model approach provides discrete human-understandable head pose estimations utilising deep transfer learning, a newly introduced method of head roll calculation, gaze estimation via iris detection, and eye state estimation (i.e., open or closed). Unlike existing works, this approach can automatically analyse the input image or video frame to produce human-understandable binary codes (e.g., eye open or close, looking left or right, etc.) for each facial component (aka face channels). The proposed approach is validated on multiple standard datasets, indicating outperformance compared to existing methods in several aspects, including reliability, generalisation, completeness, and interpretability. This work will significantly impact several diverse domains, including psychological and cognitive tasks with a broad scope of applications, such as in police interrogations and investigations, animal behaviour, and smart applications, including driver behaviour analysis, student attention measurement, and automated camera flashes

Método de extracción de rasgos faciales para la autenticación de personas

"Dentro de la visión por computadora, existen diferentes áreas de investigación, como: identificación, reconocimiento y autenticación. Actualmente, la autenticación de personas se ha convertido en una forma de mantener la seguridad en diferentes ámbitos. Existen diversas maneras de autenticar personas, como utilizando su voz, huella dactilar, rasgos faciales o su iris. En los últimos años, se han desarrollado un sin fin de algoritmos de seguridad capaces de autenticar personas a través de sus rasgos faciales, pero estos algoritmos o sistemas de seguridad, tienen un buen rendimiento bajo ciertas circunstancias, como que la persona esté de frente a la cámara de vigilancia, que haya una buena iluminación o que se cuente con una buena cámara. Tomando en cuenta las especificaciones de los sistemas existentes y sus pequeñas ineficiencias, en este trabajo se presenta el diseño de un método de extracción de rasgos faciales, el cual, por sus características y precisión, servirá para el proceso de autenticación de personas. Este método fue diseñado, tratando de abordar las características de los algoritmos existentes y que, además, como aportación, abarque la opción de que la persona sea autenticada no solo cuando esté de frente a la cámara, sino también estando de perfil"