चेहरे पर नज़र रखने

 

चेहरे पर नज़र रखने कंप्यूटर विजन जो संगणना चेहरे की छवि डेटा पर चल शामिल है की एक शाखा है। सॉफ्टवेयर के इस प्रकार के एआर और VR अनुप्रयोगों का एक अलग भविष्य में भूमिका निभाता है और e-वाणिज्य, सुरक्षा, वीडियो गेम, और संचार उद्योगों के भविष्य को प्रभावित करेगा।

आईटी शोध हमारे अपने चेहरे के साथ एल्गोरिदम पर नज़र रखने के घटनाक्रम में काफी सफलता देखा है। चेहरे सुविधा ट्रैकिंग आरजीबी सेंसर के रूप में अच्छी तरह से भविष्य गहराई सेंसर विन्यास, RGB-डी. के रूप में जाना जाता है के साथ हमारे सॉफ्टवेयर का समर्थन करता है यह मजबूत 3 आयामी पुनर्निर्माण के मानवीय चेहरे के साथ ही रोड़ा सक्षम बनाता है के रूप में चेहरे पर नज़र रखने में एक महत्वपूर्ण विकास गहराई डेटा का समावेश है। रोड़ा जैसे टोपी, चश्मा और गहने जब कोई उपयोगकर्ता उनके सिर जाता है सही ढंग से पीछे या चेहरा आसपास रेंडर किया जा करने के लिए सामग्री की अनुमति देता है। इस पर सिर पहना उत्पादों की एक किस्म नमूना के लिए एक सम्मोहक और यथार्थवादी अनुभव उपभोक्ताओं को देता है।

मानवीय चेहरे के लिए आदर्श augmentations बदलें और एक उपयोगकर्ता के चेहरे की अभिव्यक्ति में विविधताओं के अनुसार अनुकूल होना चाहिए। चेहरे पर नज़र रखने फिल्म या यहां तक कि उत्पाद मूल्यांकन में सौंदर्य प्रसाधन उद्योग में, गेमिंग, के लिए उपयोग किया जाता है जब यह आवश्यक है। आईटी शोध प्रौद्योगिकी चेहरे सुविधा ट्रैकिंग, वर्तमान पीढ़ी मोबाइल हार्डवेयर पर उपलब्ध के लिए समर्थन के साथ इस आवश्यकता का पता लगाता है।

3 डी, मानव चेहरों के हाई फिडेलिटी पुनर्निर्माण बनाने की क्षमता अधिक आंत का लंबी दूरी की संचार, उत्पाद परिकल्पना के सुधार के लिए नए दरवाजे, वीडियो गेम, मजबूत सुरक्षा उपायों, साथ ही आवेदन के अन्य क्षेत्रों के लिए वृद्धि हुई विसर्जन खुल जाएगा।

अगली पीढ़ी सेंसर

 

कंप्यूटर विजन का विकास संवेदी हार्डवेयर की उन्नति पर आकस्मिक है। ऐतिहासिक दृष्टि से, एक स्मार्ट डिवाइस कैमरा मॉड्यूल का उपयोग मोबाइल कंप्यूटर विजन के प्रमुख ध्यान केंद्रित किया गया है; तथापि, सेंसर के विभिन्न प्रकार के और अधिक परिष्कृत अनुभव और बातचीत सक्षम करें। मन में इन लक्ष्यों के साथ, यह शोध है एकीकृत 'थर्मल टच' उनके पोर्टफोलियो में प्रौद्योगिकियों-की एक प्रणाली है जो हम उन पर छोड़ दिया है हमारे उंगलियों द्वारा गर्मजोशी संवेदन के माध्यम से स्पर्श की वस्तुओं की पहचान कर सकते हैं। उपयोगकर्ताओं को असली दुनिया है, के साथ शारीरिक संपर्क के माध्यम से एक दृश्य में आभासी सामग्री बनाने के दोनों के बीच एक अद्वितीय अंतरफलक हेरफेर कर सकते हैं।

एक अन्य उभरती हुई प्रौद्योगिकी है कि कंप्यूटर विजन में एक प्रभाव बना रही है गहराई सेंसर, या "RGB-D" विन्यास है। गहराई संवेदन दूरी ऑब्जेक्ट किसी दृश्य के भीतर के निर्धारण की समस्या का हल, और सीधे मौजूदा दृश्य सूचना सटीक उत्पन्न करने के लिए और पुनर्निर्माण के वातावरण में वास्तविक समय के पैमाने पर सही के साथ एकीकृत किया जा सकता। यह बहुत ही ठोस उत्पाद परिकल्पना, उपकरण फिटिंग, भाव और चेहरे पर नज़र रखने के साथ साथ के लिए का उपयोग करता है। इसके अतिरिक्त, RGB-D सेंसरों रोड़ा की असली वस्तुओं है कि करने के लिए व्यूअर के करीब हैं के पीछे वर्चुअल सामग्री सक्षम करें, एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है कि वस्तुतः सभी एआर बनाता है और अधिक यथार्थवादी और वास्तविक वातावरण में एकीकृत अनुभवों।

रोशनी के अनुमान

 

संवर्धित वास्तविकता के अनुभवों के साथ यथार्थवाद के कायल स्तरों को प्राप्त करने के लिए, यह प्रकाश की स्थितियों के वातावरण में जो रहता है सामग्री की नकल करने के लिए महत्वपूर्ण है। मनुष्य, के रूप में हम गौर से वस्तुओं है कि सही ढंग से प्रकाश व्यवस्था के लिए संबंध व्यवहार नहीं के बारे में पता कर रहे हैं और इन ऑब्जेक्ट्स तुरंत अप्राकृतिक रूप माना जाता है। आभासी वस्तुओं के साये उनके आसपास में असली वस्तुओं की छाया के रूप में एक ही दिशा में परियोजना होना चाहिए और इसी तरह परिलक्षित प्रकाश के लिए इतना।

आईटी शोध सुसंगत प्रकाश प्रौद्योगिकी वास्तविक समय में एक दृश्य की प्रकाश व्यवस्था की स्थिति का अनुमान कर सकते हैं और बदले में दृश्य के भीतर आभासी वस्तुओं पर इन शर्तों का अनुवाद। परिणाम एक संवर्धित वास्तविकता अनुभव है जिसमें वर्चुअल सामग्री प्राकृतिक, प्रकाश व्यवस्था की स्थिति उस के आसपास के साथ संगत के साथ दिखाई देता है। आईटी शोध गतिशील प्रदीप्ति प्रौद्योगिकी संचालित होता है वास्तविक समय में एक असली दुनिया वातावरण के बदलते प्रकाश व्यवस्था की स्थिति को प्रतिबिंबित करने के लिए।

स्लैम

 

कंप्यूटर विजन अनुप्रयोग में एक महत्वपूर्ण आवश्यकता का निरीक्षण और अज्ञात वातावरण को समझने में सक्षम किया जा रहा शामिल है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है जब एक वातावरण है कि पूरी तरह से नया है के भीतर जानकारी में वृद्धि करना चाहता है। युगपत स्थानीयकरण और मानचित्रण (स्लैम) एक तकनीक है जो स्वयं एक अज्ञात वातावरण, जबकि उसी समय उन आसपास के संदर्भ नक्शे बनाने में मुख्य स्थान में स्थिर करने के लिए किसी डिवाइस की अनुमति देता है।

आईटी शोध पर हम स्लैम के हमारे अपने संस्करण जो कर रहे हैं विकसित किया है

सटीकता-मानक मोबाइल उपकरणों के साथ भी। आईटी शोध स्लैम बढ़ाने सामग्री अज्ञात वातावरण, या क्या "के रूप में 3 डी markerless ट्रैकिंग" जाना जाता है के भीतर सक्षम बनाता है। स्लैम के साथ वातावरण या ऑब्जेक्ट् स एक बार, फिर बाद में वांछित के रूप में के रूप में कई अनुप्रयोगों में उपयोग किया जा करने के लिए सहेजा खंगाला जा सकता। इस अद्वितीय लाभ जब जब अन्य ट्रैकिंग विन्यास सुविधा निष्कर्षण के लिए पर्याप्त नहीं कर रहे हैं इनडोर वातावरण, के लिए संवर्धित वास्तविकता अनुभव बनाने के साथ चुनौती दी है।

दृश्य खोज

 

आईटी शोध सतत दृश्य खोज तकनीक व्यापक रूप छवि मान्यता प्रक्रियाओं यह शोध के शक्तिशाली क्लाउड सर्वर, को सक्षम करने के बड़े उपयोग कर संवर्धित वास्तविकता अनुप्रयोगों के पैमाने पर स्केल करता है।

डेटाबेस छवियों के लाखों लोगों के तेजी से एक मैच के लिए क्लाइंट की ओर से भेजे गए एक छवि के साथ की जाँच की जा कर सकते हैं। नतीजा यह है कि एक भव्य पैमाने पर हमारे परिवेश में आइटम्स की बढ़ोतरी की अनुमति देता है एक दृश्य खोज समाधान: उत्पाद पैकेजिंग, तकनीकी मैनुअलों, कलाकृति को करने से। यह तकनीक एक डेटा प्रबंधन समाधान, छवि डेटा और सामग्री बाहर डिवाइस और क् लाउड में मिलान बिकवाली के रूप में भी कार्य करता है। यह CPU के लिए बेहतर बैटरी जीवन और एक काम का बोझ हल्का करने के लिए योगदान देता है।

3D वस्तु ट्रैकिंग

 

शोध के आईटी उद्योग में 3D वस्तु ट्रैकिंग प्रौद्योगिकी ओर जाता है। सुविधा ट्रैकिंग, दृश्य odometry और एज-आधारित ट्रैकिंग का एक संयोजन के माध्यम से, हमारी प्रौद्योगिकी को ट्रैक और असली दुनिया की वस्तुओं, बजाय सरलीकृत 2D मार्कर विन्यास को बढ़ाने के लिए सक्षम है।

3D वस्तु ट्रैकिंग संवर्धित वास्तविकता में नए अवसरों को खोलता है: मशीनरी घटकों के साथ डिजिटल जानकारी एनोटेट हो सकते हैं, उपभोक्ता वस्तुओं अतिरिक्त उत्पाद जानकारी या प्रोन्नति के साथ संवर्धित किया जा सकता, और डिजिटल मनोरंजन कर सकते हैं होना मिश्रित स्वाभाविक रूप से असली दुनिया में।

यह शोध है सबसे हाल ही में एकीकृत सुविधा-आधारित ट्रैकिंग और ट्रैकिंग एज-आधारित दोनों एक बेहद मजबूत संकर ट्रैकिंग के रूप में जाना जाता प्रणाली में। इस विन्यास भी उच्च सटीकता और मजबूती दोनों दृष्टिकोणों की ताकत के संयोजन के द्वारा उद्धार।

सामाजिक मल्टीमीडिया विश्लेषण


मल्टीमीडिया सामग्री किया जा रहा है का उत्पादन किया और एक अभूतपूर्व दर पर इंटरनेट के माध्यम से साझा किया। उदाहरण के लिए, हर दिन एक लाख से अधिक छवियाँ साझा कर रहे हैं और प्रत्येक वर्ष 100 मिलियन घंटे के वीडियो साझा कर रहे हैं। डेटा के इस हमले के साथ, छवियों और वीडियो की सामग्री स्वचालित रूप से समझने की क्षमता सामग्री आधारित पुनः प्राप्ति, समान आइटम खोजें, निजीकृत सामग्री खोज, गोपनीयता संरक्षण के रूप में अनुप्रयोगों को सक्षम करने, और सामाजिक नेटवर्क पर मल्टीमीडिया सामग्री का प्रवाह मॉडलिंग के लिए महत्वपूर्ण है। ऐसी क्षमताओं पर नए उत्पादों, और भू-राजनैतिक या सैन्य घटनाओं दुनिया भर में जो पहले समर्पित अनुसंधान और खुफिया समूहों के बिना संभव नहीं किया गया है, वायरल सामग्री (उदाहरण के लिए, memes), ग्राहक प्रतिक्रिया के बारे में जानकारी इकट्ठा करने के लिए लागत-कुशल समाधान प्रदान कर सकते हैं।

आईटी शोध के बड़े पैमाने पर मल्टीमीडिया विश्लेषण उपकरण है कि दृश्य सामग्री समझ, सामग्री के आधार पर खोज, ऑनलाइन गोपनीयता संरक्षण पर ध्यान केंद्रित है, और नेटवर्क मॉडलिंग की एक सूट है विकसित कर रहा है। ये सॉफ्टवेयर उपकरण शामिल नवीनतम राज्य के--कला तकनीकों में मल्टीमीडिया विश्लेषण वस्तुओं, दृश्यों, गतिविधियों, दृश्य में पाठ, और ऑडियो संकेतों का पता लगाने के लिए स्वैच्छिक छवियों और वीडियो में एम्बेडेड। इन तकनीकों संयुक्त रूप से विश्लेषण और डेटा में रुचि के पैटर्न का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है। एक गोपनीयता सलाहकार, जो उपयोगकर्ताओं के सचेतक जब यह में से एक का एक उदाहरण है अनजाने वेब पर साझा किया जा करने के लिए शोध की चल रही परियोजनाओं के बारे में संभावित गोपनीयता के प्रति संवेदनशील सामग्री के साथ छवियों हैं का विकास। हमारे उपकरण बड़े पैमाने पर, असली दुनिया डेटा पर उच्च सटीकता का प्रदर्शन किया है और विविध अनुप्रयोग डोमेन के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। इसके अलावा, दृश्यावलोकन उन्नत उपकरण है एकीकृत आईटी शोध और बातचीत कि वेब ब्राउज़र पर एक निर्बाध खोज अनुभव की अनुमति और उपयोगकर्ताओं प्रासंगिकता प्रतिक्रिया को शामिल करके खोज की सटीकता में सुधार।



प्रणाली वास्तुकला दृश्य और श्रव्य सुविधाओं का निष्कर्षण के माध्यम से बड़े मल्टीमीडिया अभिलेखागार की खोज के लिए। खोज परिणाम परिष्कृत कर रहे हैं
चलने का उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के माध्यम से।
 

परिष्कृत खोज परिणाम के लिए "फ़्लैश भीड़."
 

खोज परिणाम नेत्रहीन समान शैलियों पर आधारित।

गतिविधि मान्यता और व्यवहार विश्लेषण


आईटी शोध गतिविधियों की पहचान करने और पर्यावरण के साथ लोग और वाहनों के संपर्क पर आधारित व्यवहार को समझने के लिए समाधान विकसित करने में विशेषज्ञता है। अंतर्निहित अवधारणा के आधार पर स्थिर और गतिशील प्रत्यक्ष वर्णनकर्ता स्थान, वस्तुओं, और गतिविधियों के प्रदर्शन किया जा रहा है जैसे वीडियो के भीतर समाहित व्यवहार पैटर्न पहचान करने के लिए है। हमारे समाधान शक्तिशाली, गणितीय निरूपण पर आधारित हैं और सड़क वीडियो निगरानी और फुटबॉल जैसे विविध और चुनौतीपूर्ण असली दुनिया परिदृश्यों में प्रदर्शन किया।

इन क्षमताओं, वर्तमान राज्य के--कला वीडियो मान्यता, में के लिए अग्रिम के अलावा वीडियो को समझने में एक प्रमुख चुनौती से उबरने के लिए आवश्यक हैं: किसी भी घटना और शैलियों, गुण, और दृश्यों का एक असीमित संख्या में ऑब्जेक्ट की पहचान।

 


वीडियो से 3D पुनर्निर्माण


व्यापक क्षेत्र वीडियो सेंसरों कच्चे वीडियो डेटा के कई गीगाबाइट एक दूसरी और terabytes के सैकड़ों एक मिशन, कुशल विधियों downlink और संग्रह के लिए इस डेटा compressing के लिए एक की जरूरत बनाने पर उत्पन्न कर सकते हैं। मानक संपीड़न तकनीक उपलब्ध हैं, लेकिन कोई नहीं कि इस तथ्य है कि दुनिया 3D में स्थिर का उपयोग। इस अवधारणा के साथ, यह शोध तकनीक के व्यापक क्षेत्र के 3D मॉडल का उपयोग कर वीडियो संपीड़न में काफी वृद्धि विकासशील है।

इस तरह के एक तरीके में वीडियो को संपीड़ित करने के लिए, अग्रभूमि और पृष्ठभूमि को अलग और गतिशील दृश्य तत्वों में भेद करने के लिए प्रारंभिक कदम है। जो गतिशील तत्वों का प्रतिनिधित्व किया जा करने की आवश्यकता निर्धारित करने में यह छोटी, लंबी-, और बहुत ही लंबी अवधि में परिवर्तन कि दृश्य को प्रभावित करेगा पर विचार करने के लिए महत्वपूर्ण है। जो तत्वों का प्रतिनिधित्व होना चाहिए निर्धारित करने के द्वारा, फोकस संपीड़न सक्षम करने के लिए एक 3D मॉडल के साथ पृष्ठभूमि की जगह पर जा कर सकते हैं। इस 3D मॉडल नजरिया और समय निर्भर उपस्थिति डेटा, पूरी तरह से दृश्य को समझने के लिए आवश्यक होता है। संपीड़न के इस तरह के माध्यम से, वहाँ एक महत्वपूर्ण भंडारण और दक्षता हासिल, तेजी से बड़ी डेटासेट ingested किया जा रहा है के लिए आवश्यक है।

 

सामग्री-आधारित वीडियो और छवि पुनः प्राप्ति


आईटी शोध महत्वपूर्ण क्षमताओं एकाधिक DARPA और AFRL प्रोग्रामों से सामग्री-आधारित छवि पुनः प्राप्ति में विकसित किया है। हम निगलना, पूर्व-प्रक्रिया, और कोई आवक वीडियो फ़ीड को स्थिर करने और तब की पहचान और चलती वस्तुओं, दोनों dismounts और वाहनों की विशेषताएँ। अधिक जटिल वीडियो वर्णनकर्ता, मोशन वर्णनकर्ता (kinematic, deformable और व्यक्त मोशन सहित), सूरत वर्णनकर्ता (रंग और आकृति सहित), और व्यवहार वर्णनकर्ता के रूप (जैसे चल रहा है, ले जाने, वाहन u-मोड़, और कई अन्य) गहरा अर्थ सामग्री की विशेषताएँ।

इस अर्थ विश्लेषण और लाइव विशेष ऑप्स कर्मियों को चेतावनी सक्षम बनाता है एक वीडियो स्ट्रीम, जो मिशन की सफलता के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है में अनपेक्षित या संदिग्ध गतिविधि क्यू कर सकते हैं। इसके अलावा, उन्नत फोरेंसिक क्षमताओं पूर्वव्यापी रिट्रीवल बड़े डेटासेट से ब्याज की गतिविधियों की अनुमति देते हैं।

आईटी शोध सरकार को असीमित अधिकार के साथ आईटी शोध छवि और वीडियो शोषण और पुनः प्राप्ति टूलकिट (KWIVER), के भाग के रूप में अपनी छवि और वीडियो विश्लेषण क्षमताओं पर Forge.mil रख करने के लिए शुरू कर दिया। फोर्ज पर क्षमताओं। लाख वर्तमान में शामिल हैं पूर्ण स्रोत कोड के लिए यह शोध की वास्तविक समय ट्रैकिंग सिस्टम WAMI. हम KWIVER में क्षमताओं को जोड़ने की योजना और एक स्थायी विकास समुदाय से सरकार और व्यावसायिक सहयोगियों के निर्माण के लिए उम्मीद है।


नमूना खोज क्वेरी के लिए परिणाम है "सभी व्यक्तियों को दिखाएँ जो ले जा रहे हैं."

व्यापक क्षेत्र वीडियो विश्लेषण


आईटी शोध एक सॉफ्टवेयर सिस्टम स्वचालित रूप से और interactively जटिल शहरी, उपनगरीय और ग्रामीण परिवेश के व्यापक क्षेत्र मोशन इमेजरी (WAMI) से कार्रवाई खुफिया की खोज के लिए सक्षम विकसित कर रहा है। WAMI के भीतर, प्राथमिक जानकारी तत्वों संस्थाओं सड़कों, इमारतों, और अन्य दृश्य सुविधाओं के संदर्भ में चलती हैं। इन संस्थाओं, जबकि दोहन, अक्सर occlusions, बंद हो जाता है, और अन्य कारकों के कारण जटिल शहरी वातावरण में खंडित पटरियों उपज। आईटी शोध सॉफ्टवेयर प्रणाली पटरियों एसोसिएट और तब की पहचान और संभावित ख़तरों का पता लगाने और फॉरेंसिक विश्लेषण प्रदर्शन करने के लिए स्थानीय घटनाओं को एकीकृत करने के लिए एल्गोरिथम समाधान का उपयोग करता है।

इस सॉफ्टवेयर प्रणाली काफी उपन्यास खुफिया गतिविधियों, सामान्य स्थिति, और संदर्भ के मॉडल का उपयोग कर खोज करने के लिए एक अंत-उपयोगकर्ता की क्षमता augments. चूंकि अधिकांश घटनाओं का सामान्य हैं और कोई खतरा, मॉडल क्रॉस-रिश्तों और विसंगतियों कि संदिग्ध व्यवहार का संकेत कर रहे हैं या पहले से मेल खाता गतिविधि खतरा सीखा - या परिभाषित - डिस्कवर के लिए एकवचन घटनाओं को एकीकृत करना होगा।

उन्नत सिस्टम विश्लेषक के तेजी से बढ़ते WAMI डेटा को संभालने की क्षमता में सुधार और काफी का विश्लेषण और फॉरेंसिक विश्लेषण के लिए डेटा का उपयोग करने की क्षमता बढ़ाने के कई वर्तमान शोषण कार्यों को करने के लिए आवश्यक समय को कम कर देता है।

 


 

दृश्य को समझने


दृश्य को समझने में वीडियो दृश्य निगरानी के लिए एक उभरते समस्या और वीडियो समझ समस्या है। आईटी शोध कार्यात्मक वस्तु मान्यता सहित इस क्षेत्र में समाधान बनाने के लिए काम कर रहा है। कार्यात्मक ऑब्जेक्ट्स मान्यता अधिक उपस्थिति द्वारा उनके कार्यों और व्यवहार की तुलना द्वारा परिभाषित कर रहे हैं एक डाकिया और डिलीवरी ट्रक जैसे विशिष्ट प्रयोजनों के साथ ऑब्जेक्ट्स को परिभाषित करने की क्षमता है। हम सामग्री-आधारित अधिगम और चलती वीडियो-व्युत्पन्न पटरियों को देखते हुए वस्तुओं का कार्य की मान्यता के लिए एक दृष्टिकोण विकसित कर रहे हैं। विशेष रूप से, हम अर्थ मूवर्स के व्यवहार में एक स्थान-स्वतंत्र तरीके से उन्हें सुविधाओं जो उनके संबंधों और कार्यों के दृश्य संदर्भों, जो स्थानीय दृश्य क्षेत्र जैसे दरवाजे और पार्किंग स्थलों जो चलती वस्तुओं के साथ अक्सर बातचीत अलग functionalities के साथ कर रहे हैं के संबंध में सांकेतिक शब्दों में बदलना के साथ हवाले से द्वारा कब्जा किया जा सकता कि निर्धारित किया है। इन प्रतिवेदनों पर आधारित, कार्यात्मक मॉडल से उदाहरण से सीख रहे हैं और उपन्यास उदाहरणों से अनदेखी डेटा बाद में पहचान कर रहे हैं।

 

गति का पता लगाने और ट्रैकिंग


शोध के आईटी उपकरण का पता लगाने चलती वस्तुओं और उन्हें में संग्रहीत और स्ट्रीमिंग वीडियो पर नज़र रखने पर ध्यान केंद्रित विकसित कर रहा है। ऐसे वीडियो डेटा में प्राथमिक जानकारी तत्वों संस्थाओं सड़कों, इमारतों, और अन्य दृश्य सुविधाओं के संदर्भ में चलती हैं। इन संस्थाओं के अक्सर occlusions, बंद हो जाता है, और अन्य कारकों के कारण जटिल शहरी वातावरण में खंडित पटरियों उपज। आईटी शोध एल्गोरिथम समाधान पटरियों एसोसिएट और तब की पहचान और संभावित ख़तरों का पता लगाने और फॉरेंसिक विश्लेषण प्रदर्शन करने के लिए स्थानीय घटनाओं को एकीकृत करने के लिए विकसित कर रहा है।

विकसित एल्गोरिदम एक सॉफ्टवेयर प्रणाली है कि तेजी से एक अंत-उपयोगकर्ता के उपन्यास खुफिया गतिविधियों, सामान्य स्थिति, और संदर्भ के मॉडल का उपयोग कर खोज करने की क्षमता augments करने के लिए योगदान करते हैं। घटनाओं के विशाल बहुमत के सामान्य हैं और कोई खतरा के रूप में, मॉडल क्रॉस-रिश्तों और विसंगतियों कि संदिग्ध व्यवहार का संकेत कर रहे हैं की खोज करने के लिए एकवचन घटनाओं को एकीकृत या मैच पहले सीखा या खतरा गतिविधि परिभाषित किया।

 

 

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