Com enorme satisfação, nós da ArgoTech marcamos presença na última sexta-feira (06/10) na segunda edição da Inova Varejo, evento realizado pela CDL Jovem Fortaleza dentro do cinema IMAX do Shopping Iguatemi Bosque.

O Inova Varejo possui como objetivo ofertar, promover e disseminar projetos e soluções inovadores e tecnológicas voltadas a executivos e gestores que buscam repensar e implementar tecnologias dentro do setor varejista.

Durante o evento, promovemos uma ativação de marca em conjunto à Ferrovia Eyewear, na qual desenvolvemos uma tecnologia 100% autoral, adicionando inovação com inteligência artificial, tornando possível um provador virtual a partir dos óculos da marca, porém, que se encaixa em produtos e serviços de áreas distintas. No decorrer da ativação realizamos 3 atos, que são: troca de rosto em vídeo, detecção do sorriso e provador virtual.

TROCA DE ROSTO EM VÍDEO

A troca de rosto em vídeo é uma técnica que permite substituir o rosto de uma pessoa em um vídeo por outro rosto. Essa técnica pode ser usada para fins criativos, como em filmes ou vídeos musicais.

A troca de rosto em vídeo é possível aplicando deep learning, que é uma forma de inteligência artificial que usa redes neurais para aprender a partir de dados. No caso da troca de rosto, o algoritmo de deep learning é treinado em um conjunto de dados de imagens e vídeos de rostos humanos. Esse conjunto de dados inclui fotos de pessoas de diferentes ângulos, expressões faciais e iluminação.

O algoritmo de deep learning usa os dados do conjunto de treinamento para aprender a identificar os pontos-chave de um rosto. Os pontos-chave são características distintivas do rosto, como os olhos, nariz, boca e contornos do rosto.

Uma vez que o algoritmo de deep learning é capaz de identificar os pontos-chave de um rosto, ele pode então criar uma máscara do rosto. A máscara é uma imagem que cobre apenas o rosto da pessoa.

A máscara é então sobreposta ao rosto alvo no vídeo original. Isso cria a ilusão de que o rosto da pessoa no vídeo original foi substituído pelo rosto da outra pessoa.

DETECÇÃO DO SORRISO

Para detectar o sorriso usamos detectores do OpenCV. Inicialmente buscamos por rostos na imagem, no caso a imagem era em tempo real via webcam, ao detectarmos esses rostos buscávamos o sorriso em cada um dos rostos. A detecção do sorriso no rosto era evidenciada para o usuário, pois toda vida que ele sorria a aplicação marcava o sorriso com um retângulo azul.

PROVADOR VIRTUAL

Para criar o provador virtual nós necessitamos inicialmente das imagens dos óculos que gostaríamos de disponibilizar na aplicação. Essa imagem era 3D? Não! O que fizemos foi tirar a foto frontal das armações e a foto de cada perna dos óculos. 

E como isso funcionava? Toda vida que o usuário mostrava ser rosto a aplicação detectava diversos pontos chaves, como por exemplo prontos referentes aos olhos da pessoa.

Tendo os pontos dos olhos eu consigo definir o ponto médio entre eles. É nesse ponto médio que se deve colocar a armação. E como a gente tinha a sensação de ele ser 3D? Com os pontos detectados era possível rastrear o movimento do rosto e desta forma realizar cálculos para determinar como e quando deveríamos mostrar as pernas dos óculos. 

Nesta solução usamos redes neurais para detectar o rosto e pontos no rosto das pessoas, já para colocar os óculos no rosto usamos visão computacional.

Este projeto e artigo foram feitos pelo nosso desenvolvedor Lucas Praciano