Tracciamento del volto

 

Tracking facciale è una branca della Computer Vision, che comporta l'esecuzione di calcoli su dati immagine facciale. Questo tipo di software, svolge un ruolo distinto nel futuro delle applicazioni AR e VR e influenzerà il futuro dell'e-Commerce, sicurezza, video gioco e industrie di comunicazioni.

Ricerche IT ha visto il notevole successo negli sviluppi con i nostri propri algoritmi di tracciamento del volto. Il nostro software supporta il rilevamento facciale caratteristica con sensori RGB, come pure la futura profondità sensore configurazioni, noti come RGB-D. L'inserimento dei dati di profondità è uno sviluppo importante nel tracciamento del volto, in quanto consente robusti 3 ricostruzioni tridimensionali di volti umani, come pure l'occlusione. Occlusione permette contenuto come cappelli, occhiali e gioielli correttamente il rendering dietro o intorno al viso quando un utente gira loro testa. Questo dà ai consumatori un'esperienza avvincente e realistica per il campionamento su una varietà di prodotti usurati testa.

Potenziamenti ideale per il volto umano dovrebbero cambiare e adattare secondo variazioni nell'espressione facciale di un utente. Ciò è necessario quando il rilevamento facciale è utilizzato per il gioco, in pellicola o valutazione del prodotto anche nel settore cosmetico. Tecnologia su IT ricerche indirizzi questo requisito con supporto per il tracking facciale caratteristica, disponibile su hardware mobile attuale generazione.

La capacità di creare 3D, ricostruzioni di alta fedeltà di volti umani aprirà nuove porte più viscerale comunicazione a lunga distanza, miglioramento della pre-visualizzazione del prodotto, maggiore immersione per video-giochi, misure di sicurezza rafforzate, così come altri campi di applicazione.

Prossima sensori di generazione

 

L'evoluzione della Computer Vision è contingente sull'avanzamento dell'hardware sensoriale. Utilizzo del modulo telecamera su un dispositivo smart ha storicamente l'attività principale di mobile Computer Vision; Tuttavia, diversi tipi di sensori consentono più sofisticate esperienze e interazioni. Con questi obiettivi in mente, ricerche IT ha integrato 'Termica Touch' nel loro portafoglio di tecnologie – un sistema che può identificare gli oggetti che tocchiamo attraverso il calore lasciato su di loro dalle nostre dita di rilevamento. Gli utenti possono manipolare contenuto virtuale in una scena attraverso l'interazione fisica con il mondo reale, creando un'unica interfaccia tra i due.

Un'altra tecnologia emergente che sta facendo un impatto nel Computer Vision è sensori di profondità, o configurazioni "RGB-D". Profondità di rilevamento direttamente risolve il problema di determinare l'oggetto distanze all'interno di una scena e può essere integrato con informazioni visive esistenti per generare accurata e corretta scala ricostruzioni di ambienti in tempo reale. Questo ha molto tangibili usi per montaggio apparecchiature pre-visualizzazione, prodotto, insieme al gesto e tracciamento del volto. Inoltre, sensori RGB-D abilitare l'occlusione del contenuto virtuale dietro oggetti reali che sono più vicini allo spettatore, un traguardo importante che rende praticamente tutti AR esperienze più realistici e integrati in ambienti reali.

Stima di illuminazione

 

Al fine di raggiungere livelli convincenti di realismo con esperienze di realtà aumentata, è cruciale simulare le condizioni di illuminazione dell'ambiente in cui si trova il contenuto. Come esseri umani, siamo profondamente consapevoli di oggetti che non si comportano correttamente per quanto riguarda l'illuminazione e questi oggetti sono immediatamente percepiti come innaturali. Le ombre di oggetti virtuali dovrebbero proiettare nella stessa direzione come le ombre di oggetti reali nelle loro vicinanze e così Analogamente per luce riflessa.

Tecnologia di illuminazione coerente di ricerche IT può stimare le condizioni di illuminazione di una scena in tempo reale e a sua volta tradurre queste condizioni su oggetti virtuali all'interno della scena. Il risultato è un'esperienza di realtà aumentata in cui il contenuto virtuale appare naturale, con condizioni di luce coerente con quella dei dintorni. Tecnologia di illuminazione dinamica di ricerche IT opera in tempo reale per riflettere le mutevoli condizioni di illuminazione di un ambiente reale.

SLAM

 

Un requisito importante nell'applicazione di Computer Vision coinvolge in grado di osservare e capire gli ambienti sconosciuti. Ciò diventa particolarmente importante quando si vuole aumentare le informazioni all'interno di un ambiente che è completamente nuovo. Simultanea localizzazione e mappatura (SLAM) è una tecnica che consente a un dispositivo di localizzare se stesso in un ambiente sconosciuto, mentre allo stesso tempo creando una mappa di riferimento di quei dintorni.

Presso IT ricerche abbiamo sviluppato proprie versioni di SLAM, che sono

precisione – anche con dispositivi mobili standard. IT ricerche SLAM consente aumentando contenuti all'interno di ambienti sconosciuti, o quello che è conosciuto come "tracking 3D markerless". Con SLAM ambienti o oggetti possono essere ricostruiti una volta, poi salvati per poi essere utilizzato in applicazioni come molti come desiderato. Questo ha vantaggi unici quando sfidò con la creazione di esperienze di realtà aumentata per ambienti interni, quando altre configurazioni di rilevamento non sono sufficienti per l'estrazione della caratteristica.

Ricerca visuale

 

Tecnologia di ricerca visiva continua su IT ricerche scale massicciamente riconoscimento immagine processi usandolo su ricerche potente cloud server, consentendo grande scala applicazioni in realtà aumentata.

Database di milioni di immagini possono essere rapidamente controllati per una corrispondenza con un'immagine inviata dal lato client. Il risultato è una soluzione di ricerca visuale che permette di aumentare di articoli nel nostro ambiente su grande scala: dalla confezione del prodotto, manuali tecnici, all'opera d'arte. Questa tecnologia serve anche come una soluzione di gestione dei dati, offload immagine corrispondenti dati e contenuto dal dispositivo e nel cloud. Questo contribuisce a migliore durata della batteria e un carico di lavoro più leggero per la CPU.

Oggetto 3D Tracking

 

Ricerche IT porta l'industria in oggetto 3D, tecnologia di rilevamento. Attraverso una combinazione di funzionalità tracking, visual odometrica e rilevamento basato su bordo, la nostra tecnologia è in grado di monitorare e aumentare di oggetti del mondo reale, piuttosto che configurazioni semplicistico marcatore 2D.

Oggetto 3D tracking apre nuove opportunità in realtà aumentata: Componenti di macchinari possono essere annotati con informazioni digitali, beni di consumo può essere aumentati con ulteriori informazioni o promozioni e intrattenimento digitale può essere miscelato, naturalmente, nel mondo reale.

Ricerche IT ha recentemente integrato sia basata su funzionalità monitoraggio e rilevamento basato su bordo in un sistema altamente affidabile, noto come rilevamento ibrido. Questa configurazione offre ancora maggiore precisione e robustezza, combinando la forza di entrambi gli approcci.

Analisi sociale multimediale


Contenuti multimediali viene prodotta e condivisi attraverso Internet a un ritmo senza precedenti. Ad esempio, più di 1 milione di immagini vengono condivisi ogni giorno e 100 milioni di ore di video vengono condivisi ogni anno. Con questo assalto di dati, la capacità di capire automaticamente il contenuto di immagini e video è fondamentale per l'attivazione di applicazioni quali la ricerca di elementi simili, ricerca di contenuti personalizzato, recupero basato sul contenuto, tutela della privacy e modellare il flusso di contenuti multimediali su reti sociali. Tale funzionalità può fornire soluzioni economicamente efficiente per raccogliere informazioni sul contenuto virale (per esempio, memi), feedback dei clienti su nuovi prodotti ed eventi geo-politici o militari del mondo, che precedentemente non è stato possibile senza gruppi di intelligenza e di ricerca dedicati.

Ricerche IT è lo sviluppo di una suite di strumenti di analisi multimediale su larga scala che concentrarsi sulla comprensione di contenuti visivi, ricerca basata sul contenuto, protezione della privacy online e modellazione di rete. Questi strumenti software incorporano le più recenti tecniche di stato-of-the-art in analisi multimediale per rilevare oggetti, scene, attività, testo in scena e segnali audio incorporato in video e immagini senza vincoli. Queste tecniche sono utilizzate congiuntamente per analizzare e individuare modelli di interesse nei dati. Lo sviluppo di un consulente della privacy, che avvisa gli utenti quando immagini con materiale potenzialmente sensibili alla privacy sono circa inavvertitamente da condividere sul web è un esempio di uno di esso in corso progetti di ricerche. I nostri strumenti hanno dimostrato elevata precisione sui dati su larga scala, reali e possono essere adattati ai domini di applicazione diversi. Inoltre, ricerche IT hanno integrato gli strumenti avanzati di visualizzazione e interazione che permettono un'esperienza di ricerca senza soluzione di continuità nei browser web e migliorare la precisione di ricerca inserendo il feedback di pertinenza degli utenti.



Architettura di sistema per la ricerca di grandi archivi multimediali tramite estrazione di caratteristiche audio e video. Risultati della ricerca sono raffinati
attraverso feedback utente iterativo.
 

Risultati della ricerca raffinata "flash mob".
 

Risultati di ricerca basati su stili visivamente simili.

Riconoscimento di attività e analisi del comportamento


Ricerche IT ha esperienza nello sviluppo di soluzioni per l'identificazione di attività e informazioni sui comportamenti basati sull'interazione con l'ambiente di persone e veicoli. Il concetto di fondo è quello di riconoscere schemi di comportamento basati su descrittori probatorio statici e dinamici contenuti all'interno del video come posizione, oggetti e attività eseguita. Le nostre soluzioni si basano su potenti rappresentazioni matematiche e dimostrate in scenari reali vari e stimolanti come strada video sorveglianza e calcio.

Queste capacità, oltre ai progressi per l'attuale stato--d' nel riconoscimento dei, sono necessarie per superare una sfida chiave nella comprensione dei: il riconoscimento di qualsiasi evento e un oggetto in un numero infinito di qualità, stili e scene.

 


Ricostruzione 3D da Video


Dei sensori di area vasta possono generare diversi gigabyte di dati grezzi dei secondo e centinaia di terabyte nel corso di una missione, creando necessità di efficienti metodi di compressione dei dati per il downlink e archivio. Esistono tecniche di compressione standard disponibili, ma nessuno che utilizzano il fatto che il mondo è statico in 3D. Con questo concetto, ricerche IT sta sviluppando tecniche di aumentare significativamente la compressione del video WAN utilizzando modelli 3D.

Per comprimere il video in maniera tale, il passo iniziale è quello di separare il primo piano e sfondo e distinguere gli elementi dinamici della scena. Per determinare quali elementi dinamici devono essere rappresentati, è fondamentale considerare corto - lungo-cambiamenti e molto a lungo termine che influenzeranno la scena. Determinando quali elementi devono essere rappresentati, la messa a fuoco può essere sostituire lo sfondo con un modello 3D per abilitare la compressione. Questo modello 3D contiene Belvedere e dipendente dal tempo aspetto dati, necessari per comprendere completamente la scena. Attraverso questo tipo di compressione, ci è un significativo guadagno archiviazione ed efficienza, necessario per la sempre più grandi set di dati viene ingerito.

 

Recupero di immagine e Video basata sul contenuto


Ricerche IT ha sviluppato notevoli capacità nel recupero di immagine basato sul contenuto da più programmi DARPA e AFRL. Noi ingerire, pre-elaborazione e stabilizzare un feed video in arrivo e quindi identificare e caratterizzare gli oggetti in movimento, veicoli e smonta. Descrittori dei più complessi, come i descrittori di movimento (compreso il movimento cinematico, deformabile e articolato), descrittori di apparenza (compreso colore e forma) e descrittori di comportamento (come la corsa, trasporto, veicolo u-turn e molti altri) caratterizzano il contenuto semantico più profondo.

Questa analisi semantica consente di allertare diretta al personale di operazioni speciali e può cue attività sospette o imprevisti in un flusso video, che può essere fondamentale per il successo della missione. Inoltre, avanzate funzionalità forensi permettono recupero retroattivo di attività di interesse di grandi set di dati.

Ricerche IT ha iniziato a mettere le sue capacità di analisi di immagine e video su Forge.mil come parte dell'immagine di ricerche IT e sfruttamento dei e recupero Toolkit (KWIVER), con diritti illimitati al governo. La funzionalità di Forge. MIL attualmente includono il codice sorgente completo per esso WAMI in tempo reale di ricerche sistema di tracciamento. Abbiamo intenzione di aggiungere delle funzionalità in KWIVER e speranza di costruire una comunità di sviluppo duraturo dal governo e collaboratori commerciali.


Esempio ricerca risultati per query "Mostra tutte le persone che stanno portando".

Analisi dei WAN


Ricerche IT sta sviluppando un sistema software in grado di automaticamente e in modo interattivo alla scoperta di intelligenza impugnabile dall'immaginario movimento di vasta area (WAMI) di ambienti complessi urbani, suburbani e rurali. All'interno di WAMI, gli elementi di informazione primaria sono lo spostamento delle entità nel contesto di strade, edifici e altre caratteristiche di scena. Queste entità, mentre sfruttabili, resa spesso brani frammentati in ambienti urbani complessi a causa di occlusioni, stop e altri fattori. Sistema software di IT ricerche utilizza soluzioni algoritmiche per associare i brani e quindi identificare e integrare gli eventi locali per rilevare potenziali minacce ed effettuare analisi forense.

Questo sistema software significativamente aumenta la capacità di un utente finale scoprire il romanzo intelligenza utilizzando modelli di attività, normalità e contesto. Poiché la maggior parte degli eventi è normale e nessuna minaccia, i modelli devono croce-integrare eventi singolari per scoprire relazioni e anomalie che sono indicativi di comportamenti sospetti o corrispondano precedentemente imparato - o definito - minaccia di attività.

L'avanzato sistema migliora la capacità di un analista per gestire dati WAMI fiorente e riduce il tempo necessario per eseguire molte attività di sfruttamento attuale, notevolmente migliorare la capacità di analizzare e utilizzare i dati per l'analisi forense.

 


 

Comprensione della scena


Comprensione di scena nel video è un problema emergente per la sorveglianza visiva e il problema della comprensione dei. Ricerche IT sta lavorando per creare soluzioni in questa zona, tra cui il riconoscimento di oggetti funzionali. Riconoscimento di oggetti funzionali è la capacità di definire gli oggetti con scopi specifici, ad esempio un camion postino e consegna definiti più dalle loro azioni e comportamenti che dall'aspetto. Stiamo sviluppando un approccio di apprendimento basati su contenuto e riconoscimento della funzione di dato derivato video tracce di oggetti in movimento. In particolare, abbiamo determinato che comportamenti semantici di motori possono essere catturati in modo indipendente dalla posizione di attribuire loro con caratteristiche che codificano le loro relazioni e azioni rispetto ai contesti di scena, che sono regioni della scena locale con diverse funzionalità, come porte e posteggi che oggetti in movimento, spesso interagiscano con. Basato su queste rappresentazioni, modelli funzionali sono apprese da esempi e nuove istanze vengono identificate in seguito dai dati invisibili.

 

Rilevamento e motion Detection


Ricerche IT sta sviluppando strumenti che concentrano su individuare oggetti in movimento e li rilevamento archiviati e streaming video. Gli elementi di informazione primaria in tali dati video sono lo spostamento delle entità nel contesto di strade, edifici e altre caratteristiche di scena. Queste entità resa spesso brani frammentati in ambienti urbani complessi a causa di occlusioni, stop e altri fattori. Ricerche IT sta sviluppando soluzioni algoritmiche per associare i brani e quindi identificare e integrare gli eventi locali per rilevare potenziali minacce ed effettuare analisi forense.

Gli algoritmi sviluppati contribuiscono ad un sistema software che aumenta drasticamente la capacità di un utente finale scoprire il romanzo intelligenza utilizzando modelli di attività, normalità e contesto. Come la maggior parte degli eventi è normale e nessuna minaccia, i modelli cross-integrano eventi singolari per scoprire le relazioni e le anomalie che sono indicative di comportamenti sospetti o partita precedentemente appreso o definite attività di minaccia.

 

 

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