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Mit dem FLAME-Modell ist es möglich, realistische 3D-Kopfformen zu erzeugen und den menschlichen Gesichtsausdruck detailgetreu nachzuahmen. Dieses Computermodell könnte es Designern erlauben, passgenauere Gesichtsmasken unterschiedlicher Form und Größe zu entwerfen. Atemschutzmasken, die medizinisches Fachpersonal während der Covid-19 Pandemie tragen müssen, könnten so besser an das Gesicht anschließen und besseren Schutz bieten.
Tübingen – Forscher des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme in Tübingen haben ein statistisches dreidimensionales (3D-)Modell des menschlichen Kopfes entwickelt, mit dem sich alle Arten von Gesichtsschutz entwerfen, testen und anpassen lassen. Das Modell mit dem Namen FLAME ermöglicht es Designern, sehr realistische 3D-Köpfe zu entwerfen, die zu jeder möglichen Gesichtsform passen können. Die am Computer modellierten Köpfe können lächeln, die Stirn runzeln und schreien – genau wie Menschen besitzt die Computeranimation verschiedene Gesichtsausdrücke. Die Wissenschaftler stellen FLAME für Forschungseinrichtungen und Unternehmen kostenlos zur Verfügung.
Abb. 1: Eine Größe passt nicht für alle. Der durchschnittliche menschliche Kopf auf der linken Seite sieht ganz anders aus als die Individuen auf der rechten Seite. FLAME stellt die 3D-Kopfform von echten Menschen dar, wie die sechs echten Menschen auf der rechten Seite. Durch die genaue Darstellung der Kopfform in der Bevölkerung kann FLAME den Designern helfen, bessere Masken zu entwerfen und zu testen, wie gut sie passen.
„Bei der COVID-19-Pandemie erleben wir, wie Beschäftigte im Gesundheitswesen auf der ganzen Welt mit schlecht sitzender Schutzausrüstung arbeiten müssen", sagt Michael J. Black, Direktor am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Direktor der Abteilung für Perzeptive Systeme und Leiter des Projektteams. „Da immer mehr Staaten das Tragen von Masken im öffentlichen Raum zur Pflicht machen, werden Masken zum Alltagsgegenstand. Aus diesem Grund sehen wir einen dringenden Bedarf, diese so zu gestalten, dass sie gut sitzen. Unser FLAME-Modell könnte Teil der Lösung sein."
Bei der Entwicklung von FLAME nutzten Black und sein Team maschinelles Lernen, um aus über 30.000 detaillierten 3D-Scans von echten Köpfen und Gesichtern ein Modell zu erstellen. „FLAME kann die Form eines jeden Gesichts darstellen, weil es so viele verschiedene Gesichts- und Kopfformen gesehen hat. Das macht es zu einem idealen Werkzeug für den Entwurf von Schutzausrüstung für das Gesicht", sagt Timo Bolkart, ein Forscher am MPI-IS und Mitglieder des FLAME-Projektteams.
Abb. 2: FLAME ist ein statistisches 3D-Kopfmodell, das mit Hilfe des maschinellen Lernens aus über 30.000 3D-Kopfscans erstellt wurde. FLAME trennt die Kopfform von Gesichtsausdruck und Kopfhaltung, die allesamt die Passform der Maske beeinflussen. Auf diese Weise können Designer untersuchen, wie sich diese verschiedenen Aspekte auf den Tragekomfort auswirken.
„Masken müssen gut passen, um schützen zu können, aber nicht jeder hat die gleiche Gesichtsform", fügt Black hinzu. „Unternehmen verkaufen unterschiedlich große Schuhe und Kleidung, warum also gibt es Masken nur in einer Größe?“ Die Forscher stellen ein interaktives Werkzeug zur Verfügung, mit dem Designer die ganze Bandbreite von natürlichen 3D-Gesichtsformen und -ausdrücken erforschen können.
Die Wissenschaftler sehen FLAME als ein gutes Beispiel für den Erkenntnistransfer zwischen Grundlagenforschung und Anwendung. „Wir sehen dieses Projekt als eine von vielen Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen und KI der Gesellschaft zugutekommen könnten, und wir hoffen, dass es einen Beitrag zur Verbesserung der aktuellen Situation leisten kann", sagt Black, der auch Sprecher des Cyber Valley ist, Europas größtem Forschungskonsortium auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz.
Weitere Informationen über das FLAME-Modell finden Sie hier: https://flame.is.tue.mpg.de/
About Cyber Valley
Cyber Valley is Europe's largest research cooperation in the field of artificial intelligence with partners from politics, science, business and society. The partnership strengthens research and teaching in the fields of machine learning, computer vision and robotics as well as the links between these fields. Partners are the Max Planck Institute for Intelligent Systems, the University of Stuttgart, the University of Tübingen, the State of Baden-Württemberg and seven industrial partners: Amazon, the BMW Group, IAV GmbH, Daimler AG, Porsche SE, Robert Bosch GmbH and ZF Friedrichshafen AG. Cyber Valley is also supported by the Christian Bürkert Foundation, the Gips-Schüle Foundation, the Vector Foundation and the Carl Zeiss Foundation.
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