Kasvojen seuranta

 

Kasvojen seuranta on haara populaarimusiikki, joka edellyttää laskelmat kasvokuva tietoihin. Tämäntyyppisiä ohjelmia eri rooli tulevaisuudessa AR ja VR sovelluksia ja vaikuttaa sähköisen kaupankäynnin, turvallisuus, videopeli ja viestinnän tulevaisuutta.

SE tutkimuksia on nähnyt huomattavaa menestystä kehitystä oman kasvojen seuranta algoritmeja. Meidän ohjelmisto tukee kasvojen ominaisuus seuranta sekä RGB anturit tulevat anturi kokoonpanot, tunnetaan RGB-D. Syvyys tietojen sisällyttäminen on merkittävä kehitys kasvojen seuranta, sillä näin vahva 3 ulotteinen reconstructions ihmisen kasvot sekä tukos. Purennan avulla sisältöä, kuten hatut, lasit ja koruja oikein menettäisi taakse tai noin kasvot jahka käyttäjä hapantua heidän päänsä. Tämä antaa kuluttajille pakottavia ja realistinen kokemus näytteitä erilaisia pää kuluneet tuotteita.

Ihanteellinen tukijärjestelmät inhimilliset kasvot olisi muututtava ja sopeuduttava mukaisesti vaihtelut käyttäjän kasvojen ilmeitä. Tämä on tarpeen, kun kasvojen seuranta käytetään pelaamiseen, elokuvissa tai jopa tuotearviointiin kosmetiikkateollisuudessa. Se tutkii tekniikka käsitellään tätä vaatimusta tukee kasvojen ominaisuus seuranta, käytettävissä nykyisen sukupolven mobile laitteiston.

Kyky luoda 3D, hifi reconstructions ihmisen kasvot avaa uusia ovia sisäelinten matkan viestinnässä, parantaa tuotteen pre-visualisointi, lisääntynyt upottamalla Videopelejä, vahvistettu turvatoimia sekä muita käyttöalueita.

Seuraavan sukupolven anturit

 

Populaarimusiikki kehitys on riippuvainen aistien laitteisto etenemistä. Käyttää fiksu laite kamera kerroin on perinteisesti ollut pääpaino mobiili Populaarimusiikki; kuitenkin erilaisia sensoreita käyttöön kehittyneempiä kokemuksia ja vuorovaikutus. Näitä tavoitteita silmällä pitäen se tutkii on integroitu "Thermal Touch" niiden salkkuun teknologiaa-järjestelmä, joka tunnistaa esineitä we touch kautta sensing lämpöä jäljellä niitä hukkaan. Käyttäjät voivat muokata virtuaalinen sisältö kohtauksen läpi fyysistä vuorovaikutusta todellisessa maailmassa, luoda ainutlaatuinen käyttöliittymä välillä.

Toinen kehittyvien tekniikka, joka tekee vaikutuksen Populaarimusiikki on syvyys anturit, tai "RGB-D" kokoonpanot. Syvyys anturi suoraan ratkaisee ongelman määrittämiseksi matkoja esineen kohtaus, ja voidaan integroida olemassa visuaalista informaatiota tuottaa tarkkoja ja mittakaavassa korjata rekonstruktiot ympäristöissä reaaliajassa. Tämä on hyvin konkreettinen käyttötarkoituksia tuotteen pre-visualisointi laitteiden asennusta sekä ele ja kasvojen seuranta. Lisäksi RGB-D sensorit mahdollistavat tukkeutua virtuaalinen sisältöä takana todellisia kohteita, jotka ovat lähempänä katsoja, merkittävä saavutus, joka tekee lähes kaikki AR kokemuksia realistisia ja osaksi todellisissa olosuhteissa.

Valaistuksen arvio

 

Vakuuttava tasojen realismia lisätyn todellisuuden kokemuksia saavuttamiseksi on ratkaisevan tärkeää matkia ympäristön, jossa sisältö sijaitsee valaistusolosuhteissa. Ihmisinä tunnemme objekteja, jotka eivät käyttäydy oikein suhteen valaistus ja näiden objektien välittömästi koetaan yhtä luonnotonta. Virtuaalisten esineiden varjoja tulisi heijastaa samaan suuntaan kuin varjot oikean esineitä niiden läheisyydessä ja samalla niin valo heijastuu.

Se tutkii yhtenäinen valaistus teknologia voi arvioida valaistus kohtaus reaaliajassa ja puolestaan kääntää nämä ehdot päälle virtuaalisia objekteja sisällä kohtaus. Tuloksena on lisätyn todellisuuden kokemus, jossa virtuaalinen sisältö vaikuttaa luonnolliselta valaistusolosuhteet mukainen ympäristöön. Se tutkii dynaaminen valaistus tekniikka toimii reaaliajassa heijastaa reaalimaailman ympäristö muuttuvassa valaistusolosuhteet.

SLAM

 

Tärkeä vaatimus tietokone Visio-sovelluksessa edellyttää pysty havainnoimaan ja ymmärtämään outo elinympäristö. Tämä on erityisen tärkeää, kun halutaan lisätä tietoja ympäristö, joka on täysin uusi. Samanaikaisesti lokalisointi ja kartoitus (SLAM) on tekniikka, joka mahdollistaa laitteen paikallistaa itse tuntematon entuudestaan ja viittaus kartan näiden ympäristön luominen.

Se tutkii olemme kehittäneet omaa SLAM versiot, jotka ovat

tarkkuus-jopa kahden matkaviestimien kanssa. Se tutkii SLAM mahdollistaa kohensi sisällön outo elinympäristö tai mitä kutsutaan "3D markerless seuranta". Kanssa SLAM ympäristöissä tai objekteja voidaan rekonstruoida kerran, sitten tallennetaan myöhemmin käytetään niin paljon hakemuksia toivotulla. Tämä on ainutlaatuisia etuja, kun haasteena on luoda lisätyn todellisuuden kokemuksia sisäilman ympäristöissä, kun määrityksiä, seuranta eivät riitä piirreirrotus.

Visuaalinen haku

 

Se tutkii jatkuvasti Visual Search tekniikka massiivisesti skaalaa kuvaa tunnustamista prosessien avulla tutkimuksia n voimakas pilvi palvelimet, jotta suuri skaalata lisätyn todellisuuden sovellukset.

Tietokantojen miljoonia kuvia voidaan nopeasti tarkastaa ottelun kuvan lähettää asiakas. Tuloksena on näkö etsiä ratkaisu, jonka avulla kohensi kohteiden ympäristömme suuressa mittakaavassa: tuotteen pakkaus kuin tekniset manuaalitkin artwork. Tämä tekniikka toimii myös data management-ratkaisun, purkamiseen kuvan tietoja ja sisältöä laitteesta ja pilveen. Tämä edistää parempi akku ja kevyempi työmäärän CPU.

3D-objektin seuranta

 

3D-objektien seuranta tekniikka on alan johtava IT tutkimuksia. Ominaisuus seuranta, visuaalinen mittaus ja reuna perustuva seuranta yhdistämällä teknologiamme on seurata ja lisätä reaalimaailman kohteita kuin yksinkertainen 2D merkin kokoonpanot.

3D esine seuraamalla avaa uusia mahdollisuuksia Augmented Reality: komponentit voidaan lisätä huomautuksia digitaalisen tiedon, lisätietoja tuotteesta tai tarjouksia voi täydentää kulutustavaroiden ja digitaalisen viihteen voidaan sekoittaa luonnollisesti todelliseen maailmaan.

SE tutkimuksia on viimeksi integroitu ominaisuus-pohjainen seuranta- ja edge-pitää keskuspaikkanaan jäljittää erittäin kestävä järjestelmä tunnetaan nimellä hybridi jäljittää. Tämä kokoonpano tarjoaa jopa korkeampi tarkkuus ja kestävyys yhdistämällä molemmat lähestymistavat vahvuus.

Yhteiskunnallinen Multimedia analyysi


Multimediasisällön on tuottamista ja jakamista Internetissä ennennäkemätöntä vauhtia. Esimerkiksi yli miljoonaa kuvaa jaetaan joka päivä ja 100 miljoonaa tuntia videota jaetaan vuosittain. Tietoja hyökkäystä kyky automaattisesti ymmärtää sisällön kuvia ja videoita on kriittinen sovellusten kuten sisältöpohjainen, samanlainen tuote haku, henkilökohtaisen sisällön haku, yksityisyyden suoja ja mallinnus multimedia sisällys kulkua sosiaalisissa verkoissa. Tällaisia ominaisuuksia voi tarjota kustannustehokkaita ratkaisuja kerätä tietoja virus sisältöä (esimerkiksi meemit), asiakaspalautetta uusiin tuotteisiin ja geopoliittisia tai sotilaallinen tapahtumia ympäri maailman, joka ei ole aikaisemmin ollut mahdollista ilman omistettu tutkimus ja tiedot ryhmiä.

Se tutkii kehittää suite laajamittainen multimedia analyysityökaluja, jotka keskittyvät visuaalinen sisältö käsitys, sisällöllisellä haku, online eristäytyminen suojelus ja verkon mallinnus. Nämä ohjelmistot sisältävät uusimmat huippu tekniikat multimedia analysoitavaksi esineitä, kohtauksia, toimintaa, -kohtaus teksti ja äänisignaalit upotettu esteetöntä kuvia ja videoita. Näitä tekniikoita käytetään yhdessä analysoida ja havaita mallit korkoa tiedot. Privacy advisor, joka varoittaa käyttäjiä, kun mahdollisesti yksityisyyden herkkä materiaali ovat jokseenkin vahingossa jakaa Webissä on esimerkki yksi tutkimuksia n meneillään olevien hankkeiden kehittämistä. Työkalut ovat osoittaneet korkea tarkkuus suurten, reaalimaailman tietoja ja voidaan mukauttaa eri sovellusaloilla. Lisäksi se tutkii tools on integroitu advanced visualisointi ja vuorovaikutus, jotka mahdollistavat saumattoman hakukokemuksen selaimissa ja Etsi tarkkuuden parantamiseksi sisällyttämällä käyttäjien kannalta palaute.



Etsi suuri multimedia arkistoihin visual ja audio uuttaminen järjestelmäarkkitehtuuri. Hakutulokset on puhdistettu
toistuva käyttäjän palautetta.
 

Hienostunut haun tulokset "flash mob".
 

Hakutulokset perustuvat visuaalisesti samankaltaiset tyylejä.

Toiminnan tunnustamista ja käyttäytymisen analyysi


SE tutkimuksia on asiantuntemusta ratkaisuja teollisuudelle yksilöitäessä toimintoja ja ymmärtää perusteella muiden vuorovaikutus ympäristön kanssa. Johtavana ajatuksena on tunnistaa käyttäytymismalleja perustuu staattista ja dynaamista todistuksellinen kuvaukset sisältyvät video kuten sijainnille, esineitä ja toiminnoille. Ratkaisumme perustuvat voimakas, matemaattinen esityksiä ja osoittanut ja haasteellista tosielämän tilanteissa kuten kadulla valvonta- ja jalkapallo video.

Näiden ominaisuuksien lisäksi ennakot nykyinen valtion-on--Art video perittävä ovat tarpeen sähköisen keskeinen haaste video ymmärrystä: tapahtuma ja objektin rajaton määrä tyylejä, ominaisuuksia ja kohtauksia.

 


3D jälleenrakentamiseen video


Laajalla alueella video anturit voi tuottaa useita gigatavuja video raakadatan toinen ja satoja teratavua yli tehtävä, luo tarvetta tehokkailla pakkaamalla tiedot downlink ja arkisto. On olemassa normaalipakkausta tekniikoita, mutta mikään että hyödyntää se, että maailma on staattinen 3D. Tämä käsite se tutkii kehittää tekniikoita merkittävästi lisätä pakkauksen vaatimien videon 3D-malleja.

Pakata videon siten, ensimmäinen askel on etualan ja taustan ja erottaa dynaaminen kohtaus elementtejä. Määritettäessä, mitkä dynaamisia elementtejä on oltava edustettuina, on tärkeää harkita lyhyen, pitkän ja erittäin pitkän aikavälin muutoksia, jotka vaikuttavat kohtaus. Määrittämällä, mitkä on edustettuna, kohdistus voi olla taustalla korvaaminen 3D-mallin pakata. Tämä kolmiulotteinen malli sisältää näkökulmasta ja tarvittavat ymmärtääkin kohtaus ajasta riippuva ulkonäkö tiedot. Tämäntyyppisten pakkaus on merkittävä varastointi ja tehokkuutta voitto, tarvitaan yhä tietokokonaisuuksien nautittavaksi.

 

Sisältö-pohjainen Video ja kuva haku


SE tutkimuksia on kehitetty merkittäviä valmiuksia sisältöön perustuvia kuvan haku useita DARPA ja AFRL ohjelmia. Me nielemään, edeltävä prosessi ja vakauttaa tulevaa videokuvaa tunnistaa ja luonnehtia liikkuvia kohteita, sekä käytöstä poistamiset ja ajoneuvoja. Monimutkaisempi video kuvauksia, kuten liikkeen kuvaajat (mukaan lukien kinemaattinen periksiantavan ja runko motion), ulkonäkö kuvaukset (mukaan lukien väri ja muoto) ja käyttäytymistä kuvaukset (kuten käynnissä, kuljettaa, ajoneuvon täyskäännöksen, ja monet muut) luonnehtivat syvemmälle semanttinen sisältö.

Semanttinen analyysi mahdollistaa live ilmoitit special ops henkilöstön ja cue odottamaton tai epäilyttävää toimintaa videovirran, joka voi olla kriittinen operaation onnistumisen. Lisäksi kehittynyt valmiudet rikostekniseen tutkintaan antaa takautuvasti haku tietoja edun mukaista toimintaa.

SE tutkimuksia on alkanut laittaa sen kuvan ja videon analyysi valmiuksia Forge.mil osana se tutkii kuvan ja videon hyödyntämisen ja haku Toolkit (KWIVER) hallituksen rajoittamattomat oikeudet. Valmiuksia Forge. mil tällä hetkellä kuuluvat täydellinen lähdekoodi sen tutkimuksia n reaaliaikainen WAMI seurantajärjestelmä. Aiomme lisätä ominaisuuksia KWIVER ja toivoa rakentaa kestävää kehitystä yhteisössä hallituksen ja kaupallisia yhteistyökumppaneita.


Näyte hakutulokset kyselylle "Näytä kaikki henkilöt jotka kuljettavat".

Wide-area Video analyysi


Se tutkii kehittää ohjelmisto järjestelmä automaattisesti ja vuorovaikutteisesti löytää käytännöllisiä älykkyyttä laajalla alueella motion kuvia (WAMI) monimutkainen kaupunki-, esikaupunki- ja maaseutualueiden ympäristöissä. Sisällä WAMI ensisijainen tiedot liikkuvat yksiköt yhteydessä tiet, rakennukset ja muut kohtaus ominaisuuksia. Näiden yksiköiden ja hyödynnettävyyttä ja usein tuottaa hajanaisia raitoja monimutkainen kaupunkiympäristöissä purenta, pysähtyy ja muut tekijät. Se tutkii ohjelmisto käyttää matemaattisia ratkaisuja yhdistää kappaleita, tunnistaa ja yhdistää paikallisia tapahtumia tunnistaa mahdollisia uhkia ja suorittaa rikostutkintaa analyysin.

Tämä ohjelmisto huomattavasti augments muodostamiseksi loppukäyttäjän kyky löytää uusia intelligence käyttämällä malleja, normaalius ja yhteydessä. Koska valtaosa tapahtumat ovat normaaleja ja eivät aiheuta uhkaa, mallit on rajat-sisällytettävä tapahtumia löytää suhteita ja poikkeamia, jotka ovat osoitus epäilyttävästä käytöksestä tai vastaa aiemmin oppinut - tai määritelty - uhka toimintaa.

Kehittynyt järjestelmä parantaa analyytikon kyky käsitellä orastavaa WAMI tietojen ja vähentää aikaa tarvitaan monien tehtävien nykyisen hyväksikäytön, merkittävästi parantaa kyky analysoida ja hyödyntää tietoja rikosteknisen analyysin.

 


 

Kohtaus ymmärrystä


Kohtaus video on uusi ongelma silmämääräistä valvontaa ja video ymmärrystä ongelma. Se tutkii pyrkii luomaan ratkaisuja tällä alalla, johon sisältyy toimiva objekti. Toiminnallisia kohteita tunnustaminen on mahdollisuus määrittää objektien erityisiä tarkoituksia, kuten postman ja toimitus kuorma, jotka on määritelty enemmän toimintoja ja käyttäytymistä kuin ulkonäkö. Kehitämme lähestymistapa sisältöä-oppiminen ja toiminnan liikkuvia kohteita, koska video johdettuja kappaleita. Erityisesti olemme todenneet, että semanttinen käyttäytymisen muuttajia voidaan siepata sijainti-riippumattomalla tavalla liittämällä niitä ominaisuuksia, jotka koodata niiden suhteissa ja toimia, jotka koskevat kohtaus kontekstit, jotka ovat paikallisen kohtaus alueiden eri toimintojen, kuten oviaukkojen ja parkkipaikkaa, joka liikkuvia kohteita usein vuorovaikutuksessa. Nämä edustustot perusteella toimiva mallit opitaan esimerkkien ja uusia tapauksia tunnistetaan näkymätön tiedoista jälkeenpäin.

 

Liikkeentunnistus ja seuranta


Se tutkii kehittää työkaluja, jotka keskittyvät etsitään liikkuvia kohteita ja seurata niitä arkistoidut ja streaming video. Video tietoja ensisijainen tieto-osat liikkuvat yksiköt yhteydessä tiet, rakennukset ja muut kohtaus ominaisuuksia. Näiden yksiköiden usein tuottaa hajanaisia raitoja monimutkainen kaupunkiympäristöissä purenta, pysähtyy ja muut tekijät. Se tutkii kehittää matemaattisia ratkaisuja yhdistää kappaleita, tunnistaa ja yhdistää paikallisia tapahtumia tunnistaa mahdollisia uhkia ja suorittaa rikostutkintaa analyysin.

Kehittyneitä algoritmeja edistää ohjelmisto, että huomattavasti augments muodostamiseksi loppukäyttäjän kyky löytää uusia intelligence käyttämällä malleja, normaalius ja yhteydessä. Valtaosa tapahtumat ovat normaaleja ja eivät aiheuta uhkaa, malleja rajat yhdistää tapahtumia löytää suhteita ja poikkeamia, jotka ovat osoitus epäilyttävästä käytöksestä tai ottelu aiemmin oppinut tai määritelty uhka toimintaa.

 

 

Kumppanimme

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

Ota yhteyttä!

Uutiskirje

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us