Desarrollan estudiantes del IPN sistema 3D para animación digital

Ante el desafío tecnológico que representa la animación digital de las expresiones del rostro en el campo de la animación, estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) crearon un sistema mecatrónico capaz de capturar, analizar y representar gestos faciales en un entorno tridimensional (3D) de manera automática.

Los politécnicos consideraron que, aunque se han logrado avances en la automatización y ajuste de los movimientos faciales en la animación, aún existen limitaciones, por lo que es necesario realizar correcciones manuales de las expresiones en modelos 3D. Además, estos sistemas suelen ser muy costosos y requieren más tiempo para su realización.

El proyecto se ajusta a la visión de la presidenta Claudia Sheinbaum Pardo de establecer la ciencia y la tecnología como pilares fundamentales de su gobierno en materia educativa, con un enfoque de soberanía tecnológica, como también lo plantea el secretario de Educación Pública, Mario Delgado Carrillo.

Los alumnos Aleks Adrian Calderón Vázquez, Alejandro Campos Arroyo y Daniel Cruz Ramírez, de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), adaptaron una cámara de profundidad a una diadema dirigida al rostro, con la finalidad de capturar las expresiones faciales en tres dimensiones.

Aprendizaje de Inteligencia Artificial

“Estos datos se transfieren a un algoritmo de aprendizaje de Inteligencia Artificial en una computadora para su procesamiento mediante una aplicación de diseño que permita plasmar los gestos en un modelo facial”, detalló Aleks Calderón.

El estudiante explicó que, para lograr el adecuado funcionamiento del sistema, se utiliza un software de código abierto con el fin de programar los diferentes módulos. La finalidad es integrar los datos provenientes de la visión de la cámara al modelo tridimensional.

Con la asesoría de los docentes Erick Huitrón Ramírez, David Abraham Morales Enríquez y José Luis Cruz Mora, de la UPIITA, los jóvenes politécnicos utilizaron un algoritmo de aprendizaje (red neuronal) para identificar regiones específicas del rostro, como ojos, párpados, cejas y boca.