The potential of facial expression reconstruction technology is significant, with applications in various fields such as human-computer interaction, affective computing, and virtual reality. Recent studies have proposed using ear-worn devices for facial expression reconstruction to address the environmental limitations and privacy concerns associated with traditional camera-based methods. However, these approaches still require improvements in terms of aesthetics and power consumption. This paper introduces a system called IMUFace. It uses inertial measurement units (IMUs) embedded in wireless earphones to detect subtle ear movements caused by facial muscle activities, allowing for covert and low-power facial reconstruction. A user study involving 12 participants was conducted, and a deep learning model named IMUTwinTrans was proposed. The results show that IMUFace can accurately predict users' facial landmarks with a precision of 2.21 mm, using only five minutes of training data. The predicted landmarks can be utilized to reconstruct a three-dimensional facial model. IMUFace operates at a sampling rate of 30 Hz with a relatively low power consumption of 58 mW. The findings presented in this study demonstrate the real-world applicability of IMUFace and highlight potential directions for further research to facilitate its practical adoption.


翻译:面部表情重建技术具有重要潜力,可广泛应用于人机交互、情感计算及虚拟现实等领域。近期研究提出利用耳戴式设备进行面部表情重建,以解决传统基于摄像头方法的环境限制与隐私问题。然而,现有方法在美观度与功耗方面仍需改进。本文提出名为IMUFace的系统,通过嵌入无线耳机的惯性测量单元(IMUs)检测由面部肌肉活动引发的细微耳部运动,实现隐蔽且低功耗的面部重建。研究对12名参与者开展用户实验,并提出名为IMUTwinTrans的深度学习模型。结果表明,IMUFace仅需五分钟训练数据即可实现2.21毫米精度的面部关键点预测,并可通过预测关键点重建三维面部模型。该系统以30Hz采样率运行,功耗仅为58mW。本研究结果验证了IMUFace的实际应用价值,并为推动其实际落地指明了潜在研究方向。

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