얼굴 추적

 

얼굴 추적 포함 얼굴 이미지 데이터에서 계산을 실행 하는 컴퓨터 비전의 지점 이다. 소프트웨어의이 유형은 AR과 VR 응용 프로그램의 미래에 뚜렷한 역할 및 전자 상거래, 보안, 비디오 게임, 통신 산업의 미래에 영향을 미칠 것 이다.

IT 연구와 우리 자신의 얼굴 추적 알고리즘 개발에 상당한 성공을 보이고 있다. 우리의 소프트웨어는 RGB 센서 뿐만 아니라 미래의 깊이 센서 구성, RGB 디로 알려진 얼굴 특징 추적을 지원 합니다. 깊이 데이터 포함 폐색 뿐만 아니라 인간의 얼굴의 강력한 3 차원 개조 하면 얼굴 추적에 중요 한 발전입니다. 폐색 모자, 안경, 보석을 올바르게 렌더링 또는 얼굴의 주위에 뒤에 사용자는 그들의 머리를 돌 때 등 사용 하면 있습니다. 이 다양 한 맨 위 착용된 제품에 샘플링에 대 한 소비자 매력적이 고 현실적인 경험을 제공합니다.

인간의 얼굴에 대 한 이상적인 augmentations 변경 하 고 사용자의 표정 변화에 따라 적응 해야 합니다. 이 때 필요한 얼굴 추적 게임, 영화 또는 화장품 산업에도 제품 평가에 사용 됩니다. IT 연구 기술 얼굴 특징 추적, 현 세대 모바일 하드웨어에서 사용할 수에 대 한 지원과 함께 이러한 요구 사항을 해결합니다.

더 많은 내장 장거리 통신, 제품 사전 시각화의 개선에 대 한 새로운 문, 비디오 게임, 강화 된 보안 조치 뿐만 아니라 응용 프로그램의 다른 영역에 대 한 증가 침수 3D, 인간의 얼굴의 고 충실도 개조를 만드는 기능을 열 것 이다.

다음 세대 센서

 

컴퓨터 비전의 발전은 감각 하드웨어의 발전에 관 하 우발적 이다. 역사적으로, 스마트 디바이스의 카메라 모듈의 사용은 계속 모바일 컴퓨터 비전;의 주요 초점 그러나, 다른 종류의 센서 보다 정교한 경험과 상호 작용 활성화. 염두에 두고 이러한 목표와 IT 연구 ' 열 터치 ' 그들의 포트폴리오에의 기술-우리는 우리의 손가락에 남긴 온 감지를 통해 터치 개체를 식별할 수 있는 시스템을 통합 했다. 사용자가 둘 사이의 독특한 인터페이스를 만드는 현실 세계와 물리적으로 상호 작용을 통해 현장에 가상 콘텐츠를 조작할 수 있습니다.

컴퓨터 비전에 영향을 하고있다 또 다른 신흥 기술 깊이 센서 또는 "RGB-D" 구성입니다. 깊이 감지 직접 결정 하는 장면에서 거리 개체의 문제를 해결 하 고 기존 시각 정보를 정확 하 게 생성 및 실시간 환경의 규모 수정 개조와 통합 될 수 있습니다. 이 제품 사전 시각화 장비 피팅, 제스처 및 얼굴 추적에 대 한 매우 구체적인 사용 하고있다. 또한, RGB D 센서 사용 가상 콘텐츠를 시청자에 게 가까이 있는 실제 개체 뒤의 폐색, 거의 모든 아칸소를 만드는 중요 한 성과 경험을 보다 현실적이 고 실제 환경에 통합.

조명 견적

 

증강 현실 체험 리얼리즘의 설득력 있는 수준을 달성 하기 위해 콘텐츠 거주 환경 조명 조건 모방 하기 위해 결정적 이다. 인간으로 서, 우리는 조명 관련 하 여 제대로 작동 하지 않는 개체의 통감 하 고 이러한 개체로 부자연 스러운 인식 즉시. 가상 개체의 그림자는 자신의 주변에 실제 개체의 그늘과 같은 방향으로 예측 해야 반사 된 빛에 대 한 유사 하 게 너무.

IT 연구의 일관 된 조명 기술은 실시간으로 장면의 조명 조건을 추정 하 고 현장 내의 가상 개체에 이러한 조건을 차례로 번역 수 있습니다. 그 결과 가상 콘텐츠 나타납니다 자연 조명 조건 그의 일관 된 증강 현실 경험입니다. IT 연구의 동적 조명 기술 실시간으로 운영 하 고 진짜-세계 환경 변화 조명 조건에 맞게.

슬램

 

컴퓨터 비전 응용 프로그램에서 중요 한 요구 사항을 관찰 하 고 알 수 없는 환경을 이해할 수 있는 포함 한다. 이것은 하나의 완전히 새로운 환경에서 정보를 보강 하려는 경우 특히 중요 한 된다. 동시 현지화 및 매핑 (슬램) 그의 참조 지도 만드는 동시에 알 수 없는 환경에서 자체를 지역화 하려면 장치를 허용 하는 기술입니다.

IT 연구에서 우리는 슬램의 우리의 자신의 버전을 개발 했습니다.

정확도-표준 모바일 디바이스와 도입니다. IT 연구 슬램 보강 내용을 알 수 없는 환경, 또는 "3D markerless 추적"로 알려져 있습니다. 슬램 환경 또는 개체 개축 될 수 있다 한 번 다음 나중에 원하는 대로 많은 응용 프로그램에서 사용할 수에 저장 합니다. 이 다른 추적 구성 기능 추출에 대 한 충분 하지 않은 경우 실내 환경에 대 한 증강된 현실 경험을 만드는 도전 고유한 이점이 있습니다.

비주얼 검색

 

IT 연구의 연속 비주얼 검색 기술 대규모 이미지 인식 연구의 강력한 클라우드 서버, 큰 수 있도록 그것을 사용 하 여 프로세스 규모 증강 현실 응용 프로그램을 조정 합니다.

이미지의 수백만의 데이터베이스 클라이언트 측에서 보낸 이미지와 일치 하는 항목에 대 한 신속 하 게 체크 수 있습니다. 결과 대규모로 우리 주변에 있는 항목의 보강을 허락 하는 비주얼 검색 솔루션: 아트웍에 기술 설명서를 제품 포장에서. 이 기술은 역할도 데이터 관리 솔루션, 데이터 및 장치에서 콘텐츠를 클라우드로 이미지를 오프 로드 합니다. 이 CPU에 대 한 더 나은 배터리 수명 그리고 더 가벼운 작업에 기여 한다.

3D 개체 추적

 

IT 연구 3D 개체 추적 기술에에서 업계를 이끌고 있습니다. 기능 추적, visual odometry 및 edge 기반 추적의 결합을 통해 우리의 기술 추적 하 고 단순한 2D 표식 구성 보다는 실제 개체를 보완할 수 있다.

3D 개체 추적 증강 현실에서 새로운 기회를 엽니다: 기계 부품 디지털 정보로 주석을 추가할 수 있습니다, 추가 제품 정보 또는 프로 모션, 소비재를 증강 수 및 디지털 엔터테인먼트 현실 세계에 자연스럽 게 혼합 수 있습니다.

IT 연구는 가장 최근에 하이브리드 추적으로 알려진 매우 강력한 시스템으로 기능 기반 추적 및 edge 기반 추적 통합 됩니다. 이 구성 방법 모두의 힘을 결합 하 여 더 높은 정확성과 안정성을 제공 합니다.

사회 멀티미디어 분석


멀티미디어 콘텐츠 되 고 생성 하 고 전례 없는 속도로 인터넷을 통해 공유. 예를 들어 100만 이상의 이미지 매일 공유 하 고 100만 시간의 비디오 매년 공유 됩니다. 데이터의이 공격으로 자동으로 이미지와 비디오의 내용을 이해 하는 능력은 중요 내용 기반 검색, 비슷한 항목 검색, 개인화 된 콘텐츠 검색, 개인 정보 보호, 응용 프로그램 및 소셜 네트워크에 멀티미디어 내용의 흐름을 모델링 합니다. 이러한 기능 새 제품 및 이전 전용된 연구 및 지능 그룹 없이 가능한 되지 않았습니다 세계 지리적 정치적 이나 군사 행사에 바이러스 성 콘텐츠 (예를 들어, memes), 고객 피드백에 대 한 정보를 수집 하기 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

IT 연구는 시각적 콘텐츠 이해, 내용 기반 검색, 온라인 개인 정보 보호에 초점을 네트워크 모델링 대규모 멀티미디어 분석 도구 제품군을 개발 하 고 있다. 이러한 소프트웨어 도구 통합 멀티미디어 분석 개체, 장면, 활동, 장면에서 텍스트 및 오디오 신호를 검출 하기 위하여 최신 최신의 기술을 무제한 이미지와 동영상에 포함 된. 이러한 기술은 공동으로 분석 하 고 데이터의 패턴을 감지 하는 데 사용 됩니다. 때 개인 정보 보호에 잠재적으로 민감한 자료를 사용 하 여 이미지에 대 한 실수로 웹에서 공유 하는 그것의 하나의 예를 들어 프로젝트를 진행 하는 연구의 사용자를 경고 하는 개인 정보 보호 관리자의 개발. 우리의 도구 대규모, 실제 데이터에 높은 정확도 설명 하 고 다양 한 응용 프로그램 도메인을 적용할 수 있습니다. 또한, IT 연구 도구는 통합 고급 시각화 및 상호 작용을 웹 브라우저에서 원활한 검색 경험을 허용 하 고 사용자 관련성 피드백을 통합 하 여 검색 정확도 개선 합니다.



시각 및 오디오 특징 추출 통해 큰 멀티미디어 아카이브 검색 시스템 아키텍처. 검색 결과 세련 된
통해 반복 사용자 의견.
 

"플래시 몹"에 대 한 구체화 된 검색 결과
 

비슷한 시각 스타일에 따라 검색 결과입니다.

활동 인식 및 동작 분석


IT 연구 활동을 식별 하 고 이해 하는 사람과 자동차의 환경 상호 작용에 따라 행동에 대 한 솔루션 개발에 전문 지식을. 기본 개념은 위치, 개체 및 수행 중인 활동 등 비디오에 포함 된 정적 및 동적 물질적 설명자에 따라 행동 패턴을 것입니다. 우리의 솔루션은 강력 하 고, 수학적 표현에 기반 하 고 거리 감시 및 축구 동영상 등 다양 하 고 도전적인 실제 시나리오에서.

진보는 현재 상태-의--예술 영상 인식,에 뿐만 아니라 이러한 기능 비디오 이해에 핵심 과제를 극복 하기 위해 필요 하다: 어떤 이벤트와 스타일, 자질, 그리고 무대의 무한 한 수에서 개체의 인식.

 


비디오에서 3D 재구성


광역 비디오 센서 및 생성할 수 여러 기가바이트 원시 비디오 데이터의 두 번째 수백 테라바이트 다운 링크 및 보관에 대 한이 데이터 압축의 효율적인 방법에 대 한 필요를 만드는 임무에. 표준 압축 기술을 사용할 수, 하지만 아무도 그 사실은 세계 3d에서 정적 활용. 이 개념으로 IT 연구는 크게 3D 모델을 사용 하 여 광역 비디오의 압축을 증가 하기 위하여 기술을 개발.

이러한 방식으로 비디오를 압축 하기 위해 초기 단계는 전경색과 배경색을 별도 동적 장면 요소를 구별. 동적 요소를 나타낼 필요가 결정, 그것은 현장에 영향을 미칠 것입니다 짧은-, 긴, 및 매우 장기적인 변화를 고려해 야 할 중요 한. 요소를 표현 되어야 합니다 확인 하 여 초점 교체 배경 압축 사용 하려면 3D 모델에 될 수 있습니다. 이 3D 모델 관점 및 시간에 따른 모양 데이터를 완벽 하 게 현장을 이해 하는 데 필요한 포함 되어 있습니다. 압축의이 종류를 통해 중요 한 저장 및 효율성, 이득, 섭취 되 고 점점 더 큰 데이터 집합에 필요한입니다.

 

내용 기반 동영상 및 이미지 검색


IT 연구는 여러 DARPA와 AFRL 프로그램에서 내용 기반 이미지 검색에서 중요 한 기능을 개발 했습니다. 우리가 섭취, 전처리, 들어오는 비디오 피드를 안정화 다음 식별 그리고 이동 객체, 분리 및 차량 특성. 모션 설명자 (운동학, 관절 변형, 움직임 등), 외관 설명자 (를 포함 하 여 색깔과 모양), 동작 설명자 등 좀 더 복잡 한 비디오 설명자 (실행, 운반, 차량 u-턴, 그리고 많은 다른 사람) 특성을 더 깊은 의미 콘텐츠.

이 의미 분석 특수 작전 요원 라이브 경고 고 미션 성공에 대 한 중요 한 될 수 있는 비디오 스트림, 예기치 않은 또는 의심 스러운 활동을 신호 수 있습니다. 또한, 고급 법의학 기능은 큰 데이터 집합에서 활동을 소급 검색을 수 있습니다.

IT 연구는 정부에 게 무제한 권한 가진 IT 연구 이미지 및 비디오 착취와 검색 툴킷 (KWIVER)의 일환으로 Forge.mil에 그것의 이미지 및 비디오 분석 기능을 넣어 시작 했다. 포지에 기능입니다. 밀 현재 포함 전체 소스 코드 그것에 대 한 연구의 실시간 연습장 추적 시스템. 우리 KWIVER에 기능을 추가할 계획 하 고 정부와 상업 공동 작업자에서 지속적인 개발 커뮤니티를 구축할 수 있도록 노력 하겠습니다.


샘플 검색 쿼리에 대 한 결과 보기 "를 모든 사람을 운반 하는."

광역 비디오 분석


IT 연구 자동으로 및 대화형으로 광역 모션 이미지 (연습장) 복잡 한 도시, 교외, 그리고 시골 환경에서에서 실용적인 정보 발견 수 있는 소프트웨어 시스템을 개발 하고있다. 연습장, 내 기본 정보 요소는도, 건물 및 다른 장면 특징의 맥락에서 엔터티를 움직이고 있다. 이러한 엔터티를 악용, 하는 동안 종종 occlusions, 중지, 및 기타 요인으로 인해 복잡 한 도시 환경에서 조각난된 트랙 항복. IT 연구 소프트웨어 시스템 트랙 연결 다음 식별 하 고 로컬 이벤트를 잠재적인 위협을 감지 하 고 정밀 분석 수행 통합 알고리즘 솔루션을 사용 합니다.

이 소프트웨어 시스템은 크게 모델 활동, 정상, 및 컨텍스트를 사용 하 여 새로운 정보를 발견 하는 최종 사용자의 능력을 증대 시킵니다. 이벤트의 대부분은 정상 있기 때문에 아무 위협, 모델 통합 해야 합니다 크로스-배운-또는 정의-활동을 위협 관계와 의심 스러운 행동을 나타내는 또는 이전 일치 하는 예외를 단 수 이벤트.

고급 시스템 급성장 연습장 데이터를 처리 하는 애 널 리스트의 능력 향상과 많은 현재 착취 작업을 분석 하 고 정밀 분석에 대 한 데이터를 활용 하는 기능을 크게 강화 하는 데 필요한 시간을 줄입니다.

 


 

현장 이해


비디오에서 장면 이해 영상 감시에 대 한 새로운 문제와 비디오 이해 문제입니다. IT 연구 기능 개체 인식 등이 지역에 솔루션을 생성 하기 위해 노력입니다. 기능적 개체 인식 우편 배달 트럭 등 특정 목적을 외모로 그들의 행동과 보다 행동으로 더 정의 되는 개체를 정의 하는 기능입니다. 우리는 콘텐츠 기반 학습과 움직이는 비디오 파생 트랙 주어진 물체의 기능 인식에 대 한 접근 방식을 개발 하 고 있다. 특히, 우리는 출입구와 주차는 움직이는 물체는 종종 상호 작용 같은 다른 기능을 가진 지역 현장 지구는 현장 상황에 관하여 그들의 행동과 관계를 인코딩하는 기능 들을 할당 하 여이 삿 짐의 의미 행동에 위치 독립적인 방식으로 캡처할 수 있습니다 결정 했습니다. 이러한 표현에 따라, 기능적 모델 예제에서 배운은 고 소설 인스턴스 이후에 보이지 않는 데이터에서 식별 됩니다.

 

모션 감지 및 추적


IT 연구 감지 개체를 이동, 보관 및 스트리밍 비디오에서 그들을 추적에 집중 하는 도구를 개발 하고있다. 기본 정보 요소 같은 비디오 데이터에 엔터티 이동 하는로, 건물 및 다른 장면 특징의 맥락에서. 이러한 엔터티는 종종 occlusions, 중지, 및 기타 요인으로 인해 복잡 한 도시 환경에서 조각난된 트랙 항복. IT 연구 트랙 연결 다음 식별 하 고 로컬 이벤트를 잠재적인 위협을 감지 하 고 정밀 분석 수행 통합 알고리즘 솔루션을 개발 하고있다.

개발 된 알고리즘 소프트웨어 시스템을 과감 하 게 모델의 활동, 정상, 및 컨텍스트를 사용 하 여 새로운 정보를 발견 하는 최종 사용자의 능력을 강화에 기여 합니다. 사건의 대다수는 정상 아무 위협으로 모델 간 통합 관계와 의심 스러운 행동을 나타내는 예외를 단 수 이벤트 또는 경기 이전 배운 위협 활동을 정의 합니다.

 

 

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