Estudiantes del IPN desarrollan sistema 3D para animación digital

El sistema emplea software de código abierto, lo que permite integrar la información captada por una cámara

Estudiantes IPN — El sistema mecatrónico capaz de capturar, analizar y reproducir gestos faciales en un entorno 3D / Foto: Cortesía / IPN

Héctor Román / El Sol de Zacatecas

Ante los retos tecnológicos que implica la animación digital facial, estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un sistema mecatrónico capaz de capturar, analizar y reproducir gestos faciales en un entorno 3D de forma automatizada.

Los jóvenes investigadores señalaron que, aunque existen avances en la automatización de movimientos en la animación 3D, aún persisten limitaciones que obligan a realizar ajustes manuales en los modelos digitales. Además, destacaron que muchas de estas tecnologías suelen ser costosas y requieren largos tiempos de producción.

El desarrollo se alinea con la política de impulso a la ciencia y tecnología en México, así como con la estrategia educativa del titular de la Secretaría de Educación Pública (SEP), Mario Delgado Carrillo, enfocada en la soberanía tecnológica.

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El proyecto fue creado por los estudiantes Aleks Adrian Calderón Vázquez, Alejandro Campos Arroyo y Daniel Cruz Ramírez, de la UPIITA, quienes adaptaron una cámara de profundidad a una diadema colocada en el rostro, con el objetivo de registrar las expresiones en tres dimensiones.

“Los datos obtenidos se transfieren a un algoritmo de Inteligencia Artificial, que los procesa mediante una aplicación de diseño para replicar los gestos en un modelo facial digital”, explicó Aleks Calderón.

Para su funcionamiento, el sistema emplea software de código abierto, lo que permite integrar la información captada por la cámara con el modelo tridimensional de manera eficiente.

Con la asesoría de especialistas de la UPIITA, los estudiantes implementaron una red neuronal que identifica zonas específicas del rostro como ojos, cejas, párpados y boca. Para entrenar el sistema, utilizaron tanto sus propios rostros como bases de datos provenientes de bibliotecas de visión artificial de Google, que contienen registros de facciones captadas con tecnología de profundidad.

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A partir de estos datos, el sistema genera una malla que se transfiere a un modelo 3D, permitiendo replicar los movimientos faciales en tiempo real y almacenar las animaciones para su uso posterior.

“El proyecto integra procesos como el rigging, que consiste en crear un esqueleto digital para controlar las gesticulaciones y lograr expresiones realistas en animación”, detalló Daniel Cruz.

El sistema de identificación de gestos faciales en 3D, desarrollado en el Laboratorio de Realidad Extendida de la UPIITA, tiene aplicaciones potenciales en la industria de la animación digital, los videojuegos e incluso en el sector automotriz, donde podría utilizarse para detectar signos de fatiga en conductores y emitir alertas preventivas.