Seguimiento facial

 

Seguimiento facial es una rama de visión por computador que involucra la ejecución de cálculos sobre datos de la imagen facial. Este tipo de software desempeña un papel distinto en el futuro de las aplicaciones AR y VR e influirá en el futuro del e-Commerce, seguridad, videojuegos y las industrias de las comunicaciones.

Investiga lo ha visto un éxito considerable en desarrollos con nuestra propia facial de algoritmos de seguimiento. Nuestro software es compatible con seguimiento facial característica con sensores RGB, así como las configuraciones de sensor profundidad futuro, conocidas como RGB-D. La inclusión de datos de profundidad es un desarrollo importante en el seguimiento facial, como permite robustas 3 reconstrucciones tridimensionales de rostros humanos, así como la obstrucción. Oclusión permite contenidos tales como sombreros, gafas y joyas a ser prestados correctamente detrás o alrededor de la cara cuando un usuario vuelve su cabeza. Esto da a los consumidores una experiencia convincente y realista para el muestreo en una variedad de cabeza los productos usados.

Aumentos ideales para el rostro humano deben cambiar y adaptar según las variaciones en la expresión facial del usuario. Esto es necesario cuando el seguimiento facial se utiliza para juegos de azar, en película o incluso evaluación del producto en la industria cosmética. Tecnología de IT investigaciones aborda este requisito con apoyo para el seguimiento facial característica, disponible en el hardware móviles de generación actual.

La habilidad de crear 3D, reconstrucciones de alta fidelidad de rostros humanos abrirá nuevas puertas para más visceral comunicación a larga distancia, la mejora de pre-visualización de producto, mayor inmersión para juegos de video, las medidas de seguridad reforzadas, así como otras áreas de aplicación.

La próxima sensores de generación

 

La evolución de la visión por computador es contingente sobre el adelanto de hardware sensorial. Históricamente, el uso del módulo de la cámara de un dispositivo inteligente ha sido el principal foco de visión por computador móvil; Sin embargo, diferentes tipos de sensores permiten interacciones y experiencias más sofisticados. Con estos objetivos en mente, ha integrado lo investiga 'Térmica Touch' en su portafolio de tecnologías – un sistema que puede identificar los objetos que tocamos a través sintiendo el calor dejó en ellos por nuestros dedos. Los usuarios pueden manipular contenido virtual en una escena a través de la interacción física con el mundo real, creando una interfaz única entre los dos.

Otra tecnología emergente que está haciendo un impacto en visión por computador es sensores de profundidad, o configuraciones "RGB-D". Profundidad de detección directamente resuelve el problema de determinar el objeto distancias dentro de una escena y puede integrarse con información visual existente para generar precisa y correcta escala reconstrucciones de entornos en tiempo real. Esto tiene usos muy tangibles para el montaje de equipos de pre-visualización, producto, junto con gesto y seguimiento facial. Adicionalmente, sensores RGB-D permiten la obstrucción de contenido virtual detrás de objetos reales que están más cerca del espectador, un logro importante que hace que prácticamente rodea las experiencias más realistas e integrado en entornos reales.

Estimación de iluminación

 

Para lograr niveles convincentes de realismo con experiencias de realidad aumentada, es crucial imitar las condiciones de iluminación del ambiente en el cual reside el contenido. Como seres humanos, somos conscientes de que no se comportan correctamente con respecto a la iluminación de objetos y estos objetos son inmediatamente percibidos como antinatural. Las sombras de objetos virtuales deben proyectar en la misma dirección que las sombras de objetos reales en sus proximidades y asimismo para luz reflejada.

Tecnología de iluminación coherente de lo investiga puede estimar las condiciones de iluminación de una escena en tiempo real y a su vez traducir estas condiciones sobre objetos virtuales dentro de la escena. El resultado es una experiencia de realidad aumentada en el cual el contenido virtual aparece natural, con las condiciones de iluminación constantes con la de los alrededores. Tecnología de iluminación dinámica de IT investigaciones opera en tiempo real para reflejar las condiciones de iluminación cambiantes de un entorno del mundo real.

SLAM

 

Un requisito importante en la aplicación de la visión por computador implica ser capaz de observar y comprender entornos desconocidos. Esto es especialmente importante cuando quiere aumentar la información en un entorno que es completamente nuevo. Localización simultánea y mapas (SLAM) es una técnica que permite que un dispositivo localizar a sí mismo en un ambiente desconocido, mientras que al mismo tiempo crear un mapa de referencia de los alrededores.

En investigaciones IT hemos desarrollado nuestras propias versiones de SLAM

precisión – incluso con dispositivos móviles estándar. LO investiga SLAM permite aumento contenido dentro de entornos desconocidos, o lo que se conoce como "seguimiento 3D sin marcadores". Con SLAM ambientes u objetos pueden reconstruirse una vez, entonces salvo para luego ser utilizado en tantas aplicaciones como se desee. Esto tiene ventajas únicas cuando el desafío de crear experiencias de realidad aumentada para ambientes interiores, cuando otras configuraciones de seguimiento no son suficientes para la extracción de la característica.

Búsqueda visual

 

Tecnología de búsqueda Visual continua de investigaciones es masivamente escalas de reconocimiento de imágenes procesos usando servidores en nube potente de investigaciones, permitiendo a gran escalan de aplicaciones de realidad aumentada.

Bases de datos de millones de imágenes pueden comprobarse rápidamente para un partido con una imagen del lado del cliente. El resultado es una solución de búsqueda visual que permite aumentar de los elementos en nuestro entorno a gran escala: de embalaje del producto, manuales técnicos, a la obra de arte. Esta tecnología también sirve como una solución de gestión de datos, descarga imagen coincidentes datos y contenido del aparato y en la nube. Esto contribuye a mejor vida de la batería y una carga más ligera para el CPU.

Seguimiento de objetos 3D

 

Investigaciones lo lidera la industria en tecnología de seguimiento de objetos 3D. A través de una combinación de función de rastreo, odometría visual y seguimiento basado en borde, nuestra tecnología es capaz de rastrear y aumentar los objetos del mundo real, en lugar de las configuraciones de marcador 2D simplista.

Seguimiento de objetos 3D abre nuevas oportunidades en realidad aumentada: componentes de la maquinaria pueden anotarse con información digital, bienes de consumo puede ser aumentados con información adicional del producto o promociones y entretenimiento digital puede ser mezclado naturalmente en el mundo real.

IT investigaciones recientemente ha integrado tanto basado en funciones rastreo y seguimiento basado en borde en un sistema altamente robusto conocido como rastreo híbrido. Esta configuración ofrece mayor precisión y robustez al combinar la fuerza de ambos enfoques.

Análisis social Multimedia


Contenido multimedia está siendo producida y compartido a través de Internet a un ritmo sin precedentes. Por ejemplo, más de 1 millón de imágenes son compartidos cada día y 100 millones de horas de video son compartidos cada año. Con esta avalancha de datos, la capacidad de entender automáticamente el contenido de imágenes y vídeos es crítica para habilitar aplicaciones tales como recuperación basada en contenido, búsqueda de tema similar, búsqueda de contenido personalizada, protección de la privacidad y modelar el flujo de contenido multimedia en las redes sociales. Tales capacidades pueden ofrecer soluciones costo-eficiente para recolectar información sobre contenido viral (por ejemplo, los memes), comentarios de los clientes sobre nuevos productos y eventos geo-políticas o militares alrededor del mundo, que previamente no haya sido posible sin dedicados grupos de investigación e inteligencia.

LO investiga está desarrollando un conjunto de herramientas de análisis multimedia a gran escala que se centran en la comprensión de contenido visual, búsqueda basada en contenido, protección de la privacidad en línea y modelado de la red. Estas herramientas de software que incorporan las últimas técnicas de state-of-the-art en multimedia análisis para detectar objetos, escenas, actividades, texto en escena y las señales de audio incrustado en vídeos e imágenes sin restricciones. Estas técnicas se utilizan conjuntamente para analizar y detectar patrones de interés en los datos. El desarrollo de un asesor de privacidad, que avisa a los usuarios cuando imágenes con material potencialmente sensibles a la privacidad son sobre inadvertidamente compartirse en la web es un ejemplo de uno de lo proyectos de investigaciones. Nuestras herramientas han demostrado alta exactitud de datos a gran escala, en el mundo real y pueden ser adaptados a los dominios de aplicación diversos. Además, investigaciones lo han integrado herramientas avanzadas de visualización e interacción que permiten una experiencia de búsqueda en los navegadores web y mejorar la precisión de la búsqueda mediante la incorporación de retroalimentación de relevancia de los usuarios.



Arquitectura del sistema para la búsqueda de grandes archivos multimedias a través de extracción de características visuales y de audio. Resultados de búsqueda son refinados
a través de retroalimentación del usuario iterativo.
 

Resultados de la búsqueda refinada para "flash mob".
 

Resultados de búsqueda basados en estilos visualmente similares.

Reconocimiento de actividad y análisis de la conducta


LO investiga tiene experiencia en el desarrollo de soluciones para la identificación de actividades y entender comportamientos basados en la interacción de personas y vehículos con el medio ambiente. El concepto subyacente es reconocer los patrones de comportamiento basados en estáticos y dinámicos descriptores probatorios contenidos en el vídeo como ubicación, objetos y actividades realizadas. Nuestras soluciones están basados en representaciones de gran alcance, matemáticas y demostrados en diversos y desafiantes escenarios reales como vídeos de vigilancia y el fútbol callejeros.

Estas capacidades, además de los avances en el actual estado-de-la-arte en video reconocimiento, son necesarias para superar un desafío clave en video comprensión: el reconocimiento de cualquier evento y objeto en un número ilimitado de estilos, calidades y escenas.

 


Reconstrucción 3D de Video


Video sensores de área amplia pueden generar varios gigabytes de datos raw video un segundo y cientos de terabytes en una misión, creando la necesidad de métodos eficientes de compresión de datos para el enlace descendente y archivo. Existen técnicas de compresión estándar, pero ninguno que utilizan el hecho de que el mundo es estático en 3D. Con este concepto, lo investiga está desarrollando técnicas para aumentar significativamente la compresión de video de área amplia mediante modelos 3D.

Para comprimir el vídeo de tal manera, el primer paso es separar el primer plano y fondo y distinguir los elementos dinámicos de la escena. Para determinar qué elementos dinámicos necesitan ser representado, es fundamental considerar corto, largo y a muy largo plazo cambios que afectarán a la escena. Mediante la determinación de los elementos que deben estar representados, el foco puede estar en reemplazar el fondo con un modelo 3D para habilitar la compresión. Este modelo 3D contiene mirador y datos dependientes del tiempo de aparición, necesarios para comprender la escena. A través de este tipo de compresión, hay una significativa ganancia almacenamiento y eficiencia, necesaria para los conjuntos de datos cada vez más grande ser ingerido.

 

Recuperación de imágenes y vídeo basado en el contenido


Investigaciones IT ha desarrollado capacidades significativas en la recuperación de imágenes basada en contenido de múltiples programas de DARPA y AFRL. Podemos ingerir, procesamiento previo y estabilizar una señal de video entrante y luego identificar y caracterizar objetos móviles, vehículos y desmonta. Descriptores video más complejos, como los descriptores de movimiento (incluido el movimiento cinemático, deformable y articulado), descriptores de apariencia (incluyendo color y forma) y comportamiento (como correr, llevar, vehículo u-Turn y muchos otros) caracterizar más profundo contenido semántico.

Este análisis semántico permite vivir alertar al personal de operaciones especiales y pueden escuchar actividad inesperada o sospechosa en un flujo de vídeo, que puede ser crítico para el éxito de la misión. Además, avanzadas capacidades forenses permiten recuperación retroactiva de actividades de interés a partir de grandes conjuntos de datos.

Investigaciones lo ha empezado a poner sus capacidades de análisis de imagen y video en Forge.mil como parte de la imagen lo investiga y Video explotación y recuperación Toolkit (KWIVER), con derechos ilimitados para el gobierno. Las capacidades en la fragua. mil actualmente incluyen el código fuente completo para ello WAMI en tiempo real de investigaciones sistema de seguimiento. Planeamos agregar a las funciones de KWIVER y esperanza de construir una comunidad para el desarrollo duradero de gobierno y colaboradores comerciales.


Resultados de la búsqueda muestra para consulta "Mostrar a todas las personas que están llevando a cabo".

Video análisis de área amplia


LO investiga está desarrollando un sistema de software capaces de forma automática e interactiva descubrir inteligencia de imágenes de movimiento de área amplia (WAMI) de entornos complejos urbanos, suburbanos y rurales. WAMI, dentro de los elementos de información primaria mueven las entidades en el contexto de carreteras, edificios y otras características de la escena. Estas entidades, mientras explotables, producen a menudo fragmentadas pistas en entornos urbanos complejos debido a obstrucciones, paradas y otros factores. Sistema de software de IT investigaciones utiliza soluciones algorítmicas para asociar pistas y luego identificar e integrar eventos locales para detectar posibles amenazas y realizar análisis forense.

Este sistema de software significativamente aumenta la capacidad de un usuario final para descubrir la inteligencia novela utilizando modelos de actividades, normalidad y contexto. Puesto que la gran mayoría de eventos es normal y no representan una amenaza, los modelos deben Cruz-integrar eventos singulares para descubrir las relaciones y las anomalías que son indicativos de comportamiento sospechoso o el partido previamente aprendido - o definido - amenaza la actividad.

El sistema avanzado mejora la capacidad del analista para manejar datos WAMI florecientes y reduce el tiempo necesario para realizar muchas tareas de explotación actual, mejorando enormemente la capacidad de analizar y utilizar los datos para el análisis forense.

 


 

Comprensión de la escena


Comprensión de la escena en video es un problema emergente para la vigilancia visual y el problema de comprensión video. LO investiga está trabajando para crear soluciones en esta área, incluyendo el reconocimiento de objeto funcional. Reconocimiento de objetos funcionales es la capacidad de definir objetos con propósitos específicos como un cartero y entrega de camiones que se definen más por sus acciones y comportamientos que por aparición. Estamos desarrollando un enfoque de aprendizaje basado en el contenido y el reconocimiento de la función de mover objetos dados pistas derivadas de video. En particular, hemos determinado que comportamientos semánticos de mudanza pueden capturar de forma independiente de la ubicación atribuyendo los con las características que codifican sus relaciones y acciones con respecto a contextos de escena, que son las regiones de la escena local con diferentes funcionalidades tales como puertas y plazas de aparcamiento que objetos que se mueven a menudo interactúan con. Basado en estas representaciones, modelos funcionales son aprendidos de ejemplos y casos nuevos son identificados de datos invisibles después.

 

Seguimiento y detección de movimiento


LO investiga está desarrollando herramientas que se centran en la detección de objetos en movimiento y rastreando en video streaming y archivado. Los elementos de información primaria en tales datos de vídeo mueven las entidades en el contexto de carreteras, edificios y otras características de la escena. Estas entidades producen a menudo fragmentadas pistas en entornos urbanos complejos debido a obstrucciones, paradas y otros factores. LO investiga está desarrollando soluciones algorítmicas asociar pistas y luego identificar e integrar los eventos locales para detectar posibles amenazas y realizar análisis forense.

Los algoritmos desarrollados contribuyen a un sistema de software que aumenta drásticamente la capacidad de un usuario final para descubrir la inteligencia novela utilizando modelos de actividades, normalidad y contexto. Como la mayoría de los eventos es normal y no una amenaza, los modelos Cruz-integran eventos singulares para descubrir las relaciones y las anomalías que son indicativas de comportamiento sospechoso o partido previamente había aprendido o define actividad amenaza.

 

 

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