Gesichts-Tracking

 

Gesichts-Tracking ist ein Zweig des maschinellen Sehens einhergehende Berechnungen auf Gesichtsbild Daten ausgeführt. Diese Art von Software spielt eine wichtige Rolle in der Zukunft von AR und VR-Anwendungen und die Zukunft des e-Commerce, Sicherheit, Video-Spiel und Kommunikationsindustrien beeinflussen.

IT Forschungen hat beachtliche Erfolge in Entwicklungen gesehen, mit unseren eigenen Gesichts-tracking-Algorithmen. Unsere Software unterstützt Gesichts Funktion Tracking mit RGB-Sensoren sowie zukünftige Tiefe Sensorkonfigurationen, bekannt als RGB-D. Die Einbeziehung von Tiefendaten ist eine wichtige Entwicklung im Gesichts-Tracking, da sie robuste 3 dimensionale Rekonstruktionen von menschlichen Gesichtern sowie Verschluss ermöglicht. Okklusion kann Inhalte wie Hüte, Brillen und Schmuck korrekt gerendert werden hinter oder um das Gesicht wenn ein Benutzer den Kopf dreht. Dadurch hat der Verbraucher eine überzeugende und realistische Erfahrung für die Probenahme auf einer Vielzahl von Kopf getragen Produkte.

Ideale Erweiterungen für das menschliche Gesicht sollte ändern und nach Schwankungen der Gesichtsausdruck des Benutzers anzupassen. Dies ist notwendig, wenn Gesichts-Tracking für Spiele, im Film oder sogar Produktbewertung in der Kosmetikindustrie verwendet wird. IT Forschungen Technologie greift diese Anforderung mit Unterstützung für eine Gesichts-Feature Überwachung auf aktuelle Generation mobile Hardware.

Die Möglichkeit zur Erstellung von 3D, originalgetreue Rekonstruktionen von menschlichen Gesichtern öffnet neue Türen für weitere viszerale Langstrecken-Kommunikation, Verbesserung der-Pre-Produktvisualisierung, erhöhte Immersion für Video-Spiele, verstärkte Sicherheitsmaßnahmen sowie anderen Bereichen Anwendung.

Nächste Generation-Sensoren

 

Die Entwicklung der Computer Vision ist die Förderung der sensorischen Hardware abhängig. In der Vergangenheit wurde Verwendung von einem intelligenten Gerät Kameramodul im Mittelpunkt stehen der mobile Computer Vision; verschiedene Arten von Sensoren ermöglichen jedoch komplexere Erfahrungen und Interaktionen. Mit diesen Zielen im Auge hat IT Forschungen integriert "Thermische Touch" in ihrem Portfolio Technologien – ein System, das Erkennen der Objekte, die wir berühren durch Sensorik die Wärme, die unsere Finger darauf hinterließ. Benutzer können virtuellen Inhalten in einer Szene durch physische Interaktion mit der realen Welt, manipulieren, schaffen eine einzigartige Schnittstelle zwischen den beiden.

Eine weitere neue Technologie, die sich in Computer Vision macht ist Tiefe Sensoren oder "RGB-D"-Konfigurationen. Tiefe Sensorik direkt löst das Problem der Bestimmung des Entfernungen-Objekts innerhalb einer Szene, und vorhandene visuelle Informationen präzise generieren und Maßstab korrigieren Rekonstruktionen von Umgebungen in Echtzeit integriert werden. Dies hat sehr konkrete Anwendungsmöglichkeiten für Produkt Pre-Visualisierung, Ausrüstung passend, zusammen mit Gesten und Gesichts-Tracking. Darüber hinaus RGB-D-Sensoren ermöglichen Verschluss der virtuellen Inhalten hinter reale Objekte, die näher an den Betrachter, eine wichtige Errungenschaft, die praktisch alle AR macht Erfahrungen, realistischer und in realen Umgebungen integriert.

Beleuchtung-Schätzung

 

Um überzeugend Niveau an Realismus mit Augmented Reality-Erfahrungen zu erreichen, ist es entscheidend, die Lichtverhältnisse der Umgebung nachzuahmen, in dem sich der Inhalt befindet. Als menschliche Wesen wir sind Objekte, die nicht korrekt in Bezug auf Beleuchtung Verhalten sehr wohl bewusst und diese Objekte werden sofort als unnatürlich empfunden. Die Schatten von virtuellen Objekten sollte Projekt in die gleiche Richtung wie die Schatten realer Objekte in ihrer Nähe und auch so für Auflicht.

IT Forschungen kohärente Lichttechnik kann schätzen die Lichtbedingungen für eine Szene in Echtzeit und wiederum übersetzen diese Bedingungen auf virtuelle Objekte in der Szene. Das Ergebnis ist ein Augmented Reality-Erlebnis in der virtuellen Inhalten natürlich, mit Lichtverhältnissen mit der Umgebung steht. Dynamische Beleuchtungstechnik IT Forschungen betreibt in Echtzeit zu ändernden Lichtbedingungen für eine reale Umgebung zu reflektieren.

SLAM

 

Eine wichtige Voraussetzung in Computer Vision Anwendung beinhaltet, zu beobachten und zu verstehen unbekannte Umgebungen. Dies ist besonders wichtig, wenn man will Informationen innerhalb einer Umgebung zu erweitern, die völlig neu ist. Simultane Lokalisierung und Mapping (SLAM) ist eine Technik, die ein Gerät selbst in einer unbekannten Umgebung und gleichzeitig erstellen einer Referenzkarte von dieser Umgebung lokalisieren zu können.

Bei IT-Forschungen haben wir unsere eigenen Versionen des SLAM entwickelt werden

Genauigkeit – auch mit standard-mobile-Geräte. IT Forschungen SLAM ermöglicht augmentierenden Inhalt in unbekannten Umgebungen, oder was ist bekannt als "3D markerlose Tracking". Mit SLAM können Umgebungen oder Objekte einmal rekonstruiert werden dann gespeichert, um später in möglichst vielen Anwendungen beliebig verwendet werden. Dies hat Vorteile, wenn herausgefordert mit augmented-Reality-Erfahrungen für indoor-Umgebungen erstellen, wenn andere Tracking-Konfigurationen für Feature-Extraktion nicht ausreichen.

Visuelle Suche

 

IT Forschungen kontinuierliche Visual Search Technologie skaliert massiv Bilderkennung Prozesse mithilfe von Forschungen des leistungsstarken Cloud Servern großen Augmented Reality-Anwendungen skalieren.

Datenbanken mit Millionen von Bildern können schnell eine Übereinstimmung mit einem Bild von der Client-Seite gesendet überprüft werden. Das Ergebnis ist eine visuelle Suche-Lösung, ermöglicht eine Verstärkung der Elemente in unserer Umgebung im großen Stil: von Produktverpackungen, technische Handbücher, Bildmaterial. Diese Technologie dient auch als eine Datenmanagement-Lösung, Bild passenden Daten und Inhalte aus dem Gerät und in der Wolke-Verschiebung. Dies trägt zur Batterielaufzeit und ein leichter Arbeitsbelastung für die CPU.

3D Objekt-Tracking

 

IT Forschungen ist branchenführend in 3D-Objekt-tracking-Technologie. Durch eine Kombination von Feature-Tracking, visuelle Odometrie und Edge-basierte Tracking ist unsere Technologie in der Lage zu verfolgen und zu erweitern, Objekte der realen Welt, sondern als einfache 2D Marker-Konfigurationen.

3D Objektverfolgung eröffnet neue Möglichkeiten in Augmented Reality: Maschinenbauteile mit digitalen Informationen versehen werden können, Konsumgüter können erweitert werden, mit zusätzlichen Produktinformationen oder Aktionen und digitaler Unterhaltung kann natürlich in der realen Welt gemischt werden.

IT Forschungen wurde vor kurzem Featurebasierter Tracking und Edge-basierte Tracking in ein sehr robustes System, bekannt als Hybrid-Tracking integriert. Diese Konfiguration bietet noch höhere Genauigkeit und Robustheit kombiniert die Stärke beider Ansätze.

Soziale Multimedia-Analyse


Multimedia-Inhalten wird produziert und über das Internet mit einer beispiellosen Rate freigegeben. Beispielsweise mehr als 1 Million Bilder werden jeden Tag geteilt und 100 Millionen Stunden Video werden jedes Jahr freigegeben. Mit diesem Ansturm von Daten ist die Möglichkeit, den Inhalt von Bildern und Videos automatisch zu verstehen wichtig für Anwendungen wie ähnliche Artikelsuche, personalisierte Content-Suche, Content-basierte Wiederherstellung, Datenschutz und Modellierung den Fluss der multimedia-Inhalte in sozialen Netzwerken. Solche Fähigkeiten bieten kostengünstige Lösungen zur Sammlung von Informationen über virale Inhalte (z. B. Meme), Rückmeldungen von Kunden über neue Produkte und Geo-politischen oder militärischen Veranstaltungen rund um die Welt, die zuvor nicht möglich ohne dedizierte Forschung und Intelligenz Gruppen gewesen.

IT Forschungen entwickelt eine Reihe von umfangreichen multimedia Analysetools, die mit Fokus auf visuelle Inhalte Verständnis, inhaltsbasierte Suche, online-Datenschutz und Netzwerk-Modellierung. Diese Software-Tools integrieren die neuesten State-of-the-Art-Techniken in multimedia-Analyse zur Erkennung von Objekten, Szenen, Aktivitäten, in-Szene-Text und audio-Signale in zwanglose Bilder und Videos eingebettet. Diese Techniken werden gemeinsam zu analysieren und erkennen von Mustern des Interesses an Daten verwendet. Die Entwicklung von dem Datenschutz-Berater, der Benutzer benachrichtigt, wenn Bilder mit potenziell Privatsphäre-Sensitive Material über sind versehentlich im Web geteilt werden ein Beispiel für einen Forschungen der laufenden Projekte ist. Unsere Tools zeigten hohen Genauigkeit auf groß angelegte, realen Daten und können für verschiedene Anwendungsdomänen angepasst werden. Zusätzlich werden IT-Forschungen Tools integriert haben fortgeschrittene Visualisierung und Interaktion, die ermöglichen eine nahtlose Erfahrung in Webbrowsern und Suche Genauigkeit zu verbessern, durch die Einbeziehung der Nutzer Relevanz-Feedback.



Systemarchitektur für die Suche der großen multimedia Archive durch Extraktion von visuellen und auditiven Funktionen. Suchergebnisse sind raffiniert
durch iterative Benutzer-Feedback.
 

Raffinierte Suchergebnisse für "flash Mob."
 

Suchergebnisse basierend auf optisch ähnliche Stile.

Aktivität Anerkennung und Verhaltensanalyse


IT Forschungen verfügt über Expertise bei der Entwicklung von Lösungen zur Ermittlung der Tätigkeiten und Verhaltensweisen, die auf der Grundlage der Interaktion von Menschen und Fahrzeugen mit der Umwelt zu verstehen. Das Grundkonzept ist erkennen Verhaltensmuster, die auf der Grundlage von statischen und dynamischen beweissichere Deskriptoren, die enthaltenen Videos wie Lage, Objekte und Aktivitäten durchgeführt. Unsere Lösungen basieren auf leistungsfähige mathematische Darstellungen und vielseitige und anspruchsvolle realen Szenarien wie Straße Überwachung und Fußball Videos demonstriert.

Diese Funktionen, sowie Forderungen an die aktuellen Zustand-of-the-Art video Anerkennung sind notwendig, um eine zentrale Herausforderung in video Verständnis zu überwinden: die Anerkennung von Ereignis und Objekt in eine unbegrenzte Anzahl von Arten, Qualitäten und Szenen.

 


3D Rekonstruktion von Video


WAN-video-Sensoren können mehrere Gigabyte an video-Rohdaten einer Sekunde und mehreren hundert Terabyte auf einer Mission, die Notwendigkeit eine effizienten Methoden der Komprimierung dieser Daten für Downlink und Archiv erstellen generieren. Es gibt standard-Kompressionstechniken, aber keine, die nutzen die Tatsache, dass die Welt in 3D statisch ist. Mit diesem Konzept entwickelt IT-Forschungen Techniken zu einer deutlichen Erhöhung der Kompression von Wide Area Video mit 3D Modellen.

Um das Video so zu komprimieren, ist der erste Schritt zu trennen, die Vorder- und Hintergrundfarbe und dynamische Szenenelemente zu unterscheiden. Bei der Bestimmung, welche dynamische Elemente dargestellt werden müssen, ist es wichtig, die kurz-, lang- und sehr langfristige Veränderungen zu prüfen, die die Szene auswirkt. Indem Sie bestimmen, welche Elemente dargestellt werden müssen, kann der Fokus auf den Hintergrund durch ein 3D-Modell Aktivieren der Komprimierung zu ersetzen. Dieses 3D Modell enthält Aussichtspunkt und zeitabhängige Darstellung Daten, notwendig für ein volles Verständnis der Szene. Durch diese Art der Kompression gibt es erhebliche Speicher- und Effizienz gewinnen, notwendig für die immer größeren Datasets, die eingenommen wird.

 

Inhaltsbasierte Video und Image Retrieval


IT Forschungen entwickelte wesentliche Funktionen des Content based Image Retrieval aus mehreren DARPA und AFRL Programmen. Wir einnehmen, Vorverarbeitung, und einen eingehenden video-Feed zu stabilisieren und dann erkennen und charakterisieren sich bewegende Objekte, absteigt und Fahrzeuge. Komplexere video Deskriptoren, wie Bewegung Deskriptoren (einschließlich kinematische, verformbare und artikulierte Bewegung), Darstellung Deskriptoren (einschließlich der Farbe und Form) und Verhalten Deskriptoren (z. B. laufen, tragen, Fahrzeug u-Turn, und viele andere) tieferen Sinngehalt zu charakterisieren.

Diese Semantische Analyse ermöglicht live Alarmierung Spezialeinheit Personal und kann cue-unerwartete oder verdächtige Aktivität in einem Videostream, der für den Erfolg der Mission sein kann. Darüber hinaus erweiterte forensische Fähigkeiten ermöglichen rückwirkend Abrufen von Aktivitäten des Interesses von großen Datenmengen.

IT Forschungen hat begonnen, seine Bild- und Video-Analyse-Funktionen auf Forge.mil im Rahmen des IT-Forschungen-Bild und Video Ausbeutung und Retrieval Toolkit (KWIVER), mit uneingeschränkte Rechte an der Regierung zu setzen. Die Funktionen auf Forge. MIL aktuell enthalten den vollständigen Quellcode dafür die Forschungen in Echtzeit WAMI tracking-System. Wir zu den Funktionen in KWIVER hinzufügen möchten und hoffen auf eine dauerhafte Entwickler-Community von Regierung und gewerbliche Mitarbeiter zu bauen.


Beispiel Suchergebnisse für Abfrage "Zeigen alle Personen, die sich tragen."

Wide-Area-Videoanalyse


IT Forschungen entwickelt ein Softwaresystem, das automatisch und interaktiv, funktionale Intelligenz von WAN Bewegung Bilder (WAMI) von komplexen Stadt-, Vorort- und ländlichen Umgebungen zu entdecken. Innerhalb WAMI bewegen die primäre Informationselemente Entitäten im Zusammenhang mit Straßen, Gebäuden und anderen Szene-Features. Diese Entitäten Ausbeute während ausnutzbar, oft fragmentierte Spuren in komplexen städtischen Umgebungen durch Gefäßverschlüsse, Haltestellen und anderen Faktoren. IT Forschungen Softwaresystem verwendet algorithmische Lösungen um Titel zuordnen und dann identifizieren und lokale Veranstaltungen, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und forensische Analysen zu integrieren.

Dieses Softwaresystem erweitert deutlich eines Endbenutzers Fähigkeit, Roman Intelligenz mit Modellen von Aktivitäten, Normalität und Kontext zu entdecken. Da die überwiegende Mehrheit der Veranstaltungen normal sind und keine Bedrohung dar stellen, müssen die Modelle Kreuz-integrieren singuläre Ereignisse, um zu entdecken, dass Beziehungen und Anomalien, die sind bezeichnend für verdächtiges Verhalten oder zuvor gelernt - oder definiert - Aktivität bedroht.

Das fortschrittliche System verbessert ein Analyst Fähigkeit, aufkeimende WAMI Daten zu verarbeiten und reduziert den Zeitaufwand für Aufgaben viele aktuelle Ausbeutung, erheblich Verbesserung der Fähigkeit, zu analysieren und die Daten für forensische Analysen zu nutzen.

 


 

Szene-Verständnis


Verständnis der Szene im Video ist ein aufkommendes Problem für visuelle Überwachung und das video Verständnis-Problem. IT Forschungen arbeitet zum Erstellen von Lösungen in diesem Bereich, einschließlich der funktionalen Objekterkennung. Funktionale Objekte Anerkennung ist die Fähigkeit, Objekte mit spezifischen Zwecken wie ein Briefträger und Lieferung LKW definieren, die mehr durch ihre Handlungen und Verhaltensweisen als durch Aussehen definiert sind. Wir entwickeln ein Konzept für Content-basierte Lern- und Anerkennung der Funktion von bewegten Objekten Video abgeleiteten Titel gegeben. Insbesondere haben wir festgestellt, dass die semantische Verhalten der Mover erfasst werden, können in gewissem Sinne standortunabhängig von zugeschrieben werden sie mit Funktionen kodieren, ihre Beziehungen und Handlungen in Bezug auf die Szene Kontexte, die lokale Szene Regionen mit unterschiedlichen Funktionen wie Türen und Parkplätze, die sich bewegende Objekte oft mit. Auf der Grundlage dieser Darstellungen, Funktionsmodelle aus Beispielen gelehrt und neuartige Instanzen werden danach aus unsichtbaren Daten identifiziert.

 

Bewegungserkennung und Tracking


IT Forschungen entwickelt Tools, das Erkennen von bewegten Objekten und verfolgen sie archiviert und streaming Video im Fokus. Die primäre Informationen-Elemente in solchen Videodaten bewegen Entitäten im Zusammenhang mit Straßen, Gebäuden und anderen Szene-Features. Diese Entitäten ergeben oft fragmentierte Spuren in komplexen städtischen Umgebungen durch Gefäßverschlüsse, Haltestellen und anderen Faktoren. IT Forschungen entwickelt algorithmische Lösungen verknüpfen Spuren und dann identifizieren und lokale Veranstaltungen, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und forensische Analysen zu integrieren.

Die entwickelten Algorithmen dazu beitragen, ein Softwaresystem, das drastisch eines Endbenutzers Fähigkeit erweitert, Roman Intelligenz mit Modellen von Aktivitäten, Normalität und Kontext zu entdecken. Wie die überwiegende Mehrheit der Veranstaltungen normal sind und keine Bedrohung dar stellen, die Modelle Kreuz-singuläre Ereignisse, um Beziehungen und Anomalien, die auf verdächtiges Verhalten entdecken oder integrieren Spiel zuvor gelernt oder Bedrohung Aktivität definiert.

 

 

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