Hasilnya akan dipresentasikan di International Conference on Computer Vision (ICCV) 2017 di Venice bulan depan.
Tekniknya jauh dari sempurna tapi inilah terobosan yang telah dicari ilmuwan komputer.
Ini telah dikembangkan menggunakan Jaringan Neural Convolutional (CNN) - area kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan machine learning untuk memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.
Tim peneliti, yang diawasi oleh Dr Yorgos Tzimiropoulos, melatih CNN pada dataset besar gambar 2D dan model wajah 3D. Dengan semua informasi ini, CNN mereka dapat merekonstruksi geometri wajah 3D dari gambar 2D tunggal. Bisa juga menebak bagian wajah yang tidak terlihat.
Aaron Jackson berkata: "CNN kami hanya menggunakan gambar wajah 2D tunggal, dan bekerja untuk pose wajah yang sewenang-wenang (misalnya gambar depan atau profil) dan ekspresi wajah (misalnya tersenyum)."
Adrian Bulat mengatakan "Metode ini dapat digunakan untuk merekonstruksi keseluruhan geometri wajah 3D termasuk bagian wajah yang tidak terlihat."
Teknik mereka menunjukkan beberapa kemajuan yang mungkin dilakukan melalui pembelajaran yang mendalam, sebuah bentuk machine learning yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk meniru cara otak menghubungkan antara informasi.
