Gezicht Tracking

 

Gezicht Tracking is een tak van Computer-visie waarbij berekeningen uitgevoerd op gezicht afbeeldingsgegevens. Dit type software speelt een duidelijke rol in de toekomst van AR en VR toepassingen en zal invloed hebben op de toekomst van de e-Commerce, veiligheid, video game en communicatie industrieën.

IT onderzoeken heeft aanzienlijk succes in ontwikkelingen gezien met onze eigen facial bijhouden algoritmen. Onze software ondersteunt gezicht functie tracking met RGB-sensoren, alsmede de toekomstige diepte sensor configuraties, bekend als RGB-D. De opname van diepte gegevens is een belangrijke ontwikkeling in gezicht volgen, omdat het in staat robuuste 3 dimensionale reconstructies van menselijke gezichten evenals occlusie stelt. Occlusie kan inhoud zoals hoeden, brillen en sieraden correct worden weergegeven achter of rond het gezicht wanneer een gebruiker hun hoofd draait. Dit biedt de consument een boeiende en realistische ervaring voor bemonstering op een verscheidenheid van hoofd versleten producten.

Ideale augmentations voor het menselijke gezicht moeten veranderen en aan te passen overeenkomstig de variaties in de gelaatsuitdrukking van een gebruiker. Dit is noodzakelijk wanneer gezicht volgen is gebruikt voor gaming, in film of zelfs productevaluatie in de cosmetica-industrie. IT onderzoekt de technologie adressen deze eis met ondersteuning voor gezicht functie tracking, beschikbaar op de huidige generatie mobiele hardware.

De mogelijkheid om te maken 3D, high-fidelity reconstructies van menselijke gezichten opent nieuwe deuren voor meer viscerale interlokale communicatie, verbetering van product pre visualisatie, verhoogde onderdompeling voor video-games, versterkte veiligheidsmaatregelen, evenals andere gebieden van toepassing.

Volgende generatie sensoren

 

De evolutie van Computer-visie is afhankelijk van de vooruitgang van de zintuiglijke hardware. Historisch, gebruik van een smart-apparaat cameramodule geweest de belangrijkste focus van mobiele Computer Vision; echter, verschillende soorten sensoren inschakelen geavanceerdere ervaringen en interacties. Met deze doelstellingen in het achterhoofd, heeft IT onderzoeken geïntegreerd 'Thermische Touch' in hun portefeuille van technologieën – een systeem waarin de objecten we raken door middel van teledetectie de warmte achtergelaten op hen door onze vingers kan herkennen. Gebruikers kunnen manipuleren virtuele inhoud in een scène door fysieke interactie met de echte wereld, het creëren van een unieke interface tussen de twee.

Een andere opkomende technologie die is het maken van een effect in Computer-visie is diepte sensoren, of "RGB-D" configuraties. Diepte sensing rechtstreeks lost het probleem van het bepalen van de afstanden object binnen een scène, en kan worden geïntegreerd met bestaande visuele informatie voor het genereren van nauwkeurige en schaal-correcte reconstructies van omgevingen in real-time. Dit heeft zeer concrete toepassingen voor product pre visualization, apparatuur montage, samen met gebaar en het gezicht bijhouden. Bovendien, RGB-D sensoren inschakelen occlusie van virtuele inhoud achter echte objecten die zich dichter bij de kijker, een belangrijke prestatie waarmee vrijwel alle AR ervaringen realistischer en geïntegreerd in reële omgevingen.

Verlichting schatting

 

Met het oog op een overtuigende niveaus van realisme met Augmented Reality ervaringen, is het van cruciaal belang om na te bootsen de belichting van het milieu waarin de inhoud zich bevindt. Als menselijke wezens, wij zijn ons goed bewust van objecten die niet zich correct met betrekking tot verlichting gedragen doen en deze objecten worden onmiddellijk waargenomen onnatuurlijk. De schaduwen van virtuele voorwerpen moeten project in dezelfde richting als de schaduwen van echte objecten in hun omgeving, en ook zo voor gereflecteerd licht.

IT onderzoeken van coherente verlichting technologie kan schatten van de belichting van een scène in real-time en op zijn beurt vertalen deze voorwaarden op virtuele objecten in de scène. Het resultaat is een Augmented Reality ervaring waarin de virtuele inhoud natuurlijk, met lichtomstandigheden consistent met die van de omgeving verschijnt. IT onderzoeken dynamische verlichting technologie werkt in real-time aan veranderende lichtomstandigheden van een real-world milieu.

SLAM

 

Een belangrijke voorwaarde in Computer-visie toepassing impliceert kunnend te observeren en te begrijpen onbekende omgevingen. Dit wordt met name belangrijk als men wil vergroten van informatie binnen een omgeving die is volledig nieuw. Gelijktijdige localisatie en in kaart brengen (SLAM) is een techniek waarmee een apparaat te lokaliseren zelf in een onbekende omgeving, terwijl op hetzelfde moment een referentie kaart van de omgeving maken.

Bij IT onderzoeken hebben we onze eigen versies van SLAM die zijn

nauwkeurigheid-zelfs met standaard mobiele apparaten. IT onderzoeken SLAM schakelt integriteitboodschappen inhoud binnen onbekende omgevingen, of wat is bekend als "3D markerless volgen". Met SLAM kunnen omgevingen of objecten worden gereconstrueerd één keer, vervolgens opgeslagen om later worden gebruikt in zoveel toepassingen zoals gewenst. Dit heeft unieke voordelen wanneer uitgedaagd met het maken van vergrote werkelijkheid ervaringen voor indoor omgevingen, wanneer andere tracking-configuraties niet voldoende voor functie extractie zijn.

Visueel zoeken

 

IT onderzoekt continu Visual Search-technologie schaalt massaal erkenning van het beeld processen met behulp van het onderzoek van krachtige cloud servers, waardoor grote schalen van Augmented Reality toepassingen.

Databases van miljoenen afbeeldingen kunnen snel worden gecontroleerd voor een match met een afbeelding verzonden vanaf de clientzijde. Het resultaat is een visueel zoeken-oplossing waarmee zijvlakken van items in onze omgeving op grote schaal: van productverpakking, technische handleidingen, op illustraties. Deze technologie fungeert ook als een data Managementoplossing, verlading afbeelding overeenkomende gegevens en inhoud uit het apparaat en in de wolk. Dit draagt bij tot betere batterijleven en een lichtere werkbelasting voor de CPU.

3D-Object Tracking

 

IT onderzoek leidt de industrie in 3D-object tracking technologie. Door een combinatie van functie bijhouden, visuele odometry en rand gebaseerde tracking is onze technologie kunnen worden bijgehouden en vergroten van echte wereld objecten, in plaats van simplistische 2D marker configuraties.

3D-object bijhouden opent nieuwe mogelijkheden in Augmented Reality: machines onderdelen kunnen worden geannoteerde met digitale informatie, consumptiegoederen kan worden uitgebreid met extra productinformatie of promoties en digitale entertainment kan natuurlijk worden gemengd in de echte wereld.

IT onderzoek heeft zowel functie gebaseerde tracking en tracking rand gebaseerde meest recent geïntegreerd in een uiterst robuust systeem bekend als hybride bijhouden. Deze configuratie biedt nog hogere nauwkeurigheid en robuustheid door het combineren van de kracht van beide benaderingen.

Sociale Multimedia analyse


Multimedia-inhoud wordt geproduceerd en gedeeld via Internet op een ongekende snelheid. Bijvoorbeeld, meer dan een miljoen afbeeldingen worden gedeeld elke dag en 100 miljoen uren van video jaarlijks worden gedeeld. Met deze aanval van gegevens is de mogelijkheid om het automatisch begrijpen van de inhoud van afbeeldingen en video's van cruciaal belang voor het inschakelen van toepassingen zoals inhoud gebaseerde ophalen, vergelijkbaar object zoeken, gepersonaliseerde inhoud zoeken, bescherming van de privacy, en modellering van de stroom van multimedia-inhoud op sociale netwerken. Dergelijke vermogens kunnen kosten-efficiënte oplossingen leveren voor het verzamelen van informatie over virale content (bijvoorbeeld memes), feedback van klanten over nieuwe producten, en geo-politieke of militaire evenementen over de hele wereld, die niet eerder mogelijk zonder speciale onderzoek en intelligentie groepen geweest.

IT onderzoek ontwikkelt een suite van grootschalige multimedia analysehulpmiddelen die zich richten op visuele inhoud begrip, inhoud gebaseerde zoeken, bescherming van de online privacy, en netwerk modellering. Deze softwaretools omvatten de nieuwste state-of-the-art-technieken in multimedia analyse te detecteren objecten, scènes, activiteiten, in-scène tekst en audio signalen ingebed in onbeperkte beelden en video's. Deze technieken worden samen gebruikt om te analyseren en patronen van belang in gegevens kunt ontdekken. De ontwikkeling van een privacy-adviseur, die gebruikers waarschuwt wanneer afbeeldingen met potentieel privacy-gevoelig materiaal worden over per ongeluk worden gedeeld op het web is een voorbeeld van een van het onderzoek van lopende projecten. Onze tools hebben aangetoond dat hoge nauwkeurigheid op grootschalige, levensechte gegevens en kunnen worden aangepast aan verschillende toepassingsdomeinen. In addition, IT onderzoeken tools hebben geïntegreerd geavanceerde visualisatie en interactie waarmee een naadloze zoekervaring op webbrowsers en zoek nauwkeurigheid te verbeteren door de integratie van de terugkoppeling van de relevantie van de gebruikers.



Systeemarchitectuur voor zoeken van grote multimedia archieven door middel van extractie van visuele en audio functies. Zoekresultaten zijn verfijnde
door feedback van iteratieve gebruikers.
 

Verfijnde zoekresultaten voor "flash mob."
 

Zoekresultaten op basis van visueel vergelijkbaar stijlen.

Activiteit erkenning en gedragsanalyse


IT onderzoeken heeft expertise in het ontwikkelen van oplossingen voor het identificeren van activiteiten en begrijpen van gedrag op basis van de interactie tussen mensen en voertuigen met het milieu. Het onderliggende concept is te erkennen gedragspatronen op basis van statische en dynamische bewijskrachtige descriptoren deel uitmaakt van de video, zoals locatie, objecten en activiteiten worden uitgevoerd. Onze oplossingen zijn gebaseerd op krachtige, wiskundige vertegenwoordigingen en aangetoond in diverse en uitdagende echte wereld scenario's zoals straat surveillance en voetbal video's.

Deze mogelijkheden, naast voorschotten aan de huidige state-of-the-art in video erkenning, zijn nodig om te overwinnen een belangrijke uitdaging in video begrip: de erkenning van elke gebeurtenis en het object in een onbeperkt aantal stijlen, kwaliteiten en scènes.

 


3D reconstructie van Video


WAN video sensoren kunnen verscheidene gigabytes onbewerkte video gegevens een tweede en honderden terabytes genereren over een missie, maken een behoefte aan efficiënte methoden voor het comprimeren van deze gegevens voor downlink en archief. Er zijn standaard compressietechnieken beschikbaar, maar geen dat het feit dat de wereld statisch in 3D is gebruiken. Met dit concept, IT onderzoek ontwikkelt technieken compressie van wide area video met behulp van 3D-modellen aanzienlijk te verhogen.

Voor het comprimeren van de video in een dergelijke manier, is de eerste stap te scheiden van de voorgrond en achtergrond en dynamische scène elementen onderscheiden. Bij het bepalen van welke dynamische elementen vertegenwoordigd moeten zijn, is het van cruciaal belang te overwegen van korte - lange- en zeer lange termijn veranderingen die invloed zullen hebben op de scène. Door te bepalen welke elementen moeten worden vertegenwoordigd, kunnen de focus op de achtergrond vervangen door een 3D-model-compressie inschakelen. Deze 3D-model bevat gezichtspunt en tijd-afhankelijke weergave gegevens, die nodig zijn voor het volledig begrijpen van de scène. Via dit soort compressie is er een aanzienlijke opslag en efficiëntie winst, nodig zijn voor de steeds grotere datasets worden ingeslikt.

 

Inhoud gebaseerde Video en afbeelding ophalen


IT onderzoeken heeft aanzienlijke vermogens in inhoud gebaseerde afbeelding ophalen uit meerdere DARPA en AFRL programma's ontwikkeld. We inslikken, vooraf verwerken, en een binnenkomende videovoer stabiliseren en vervolgens identificeren en karakteriseren van bewegende objecten, zowel Hiermee wordt ontkoppeld en voertuigen. Meer complexe video descriptoren, zoals beweging descriptoren (inclusief kinematische, vervormbare en gelede beweging), uiterlijk descriptoren (met inbegrip van kleur en vorm) en gedrag descriptoren (zoals hardlopen, uitvoering, voertuig u-bocht, en vele anderen) karakteriseren dieper semantische inhoud.

Deze semantische analyse mogelijk maakt live waarschuwen om speciale ops personeel en kunt cue onverwachte of verdachte activiteit in een video-stream, die cruciaal voor missie succes worden kan. Verdere, geavanceerde analysemogelijkheden forensische met terugwerkende kracht ophalen van activiteiten van belang van grote gegevenssets.

IT-onderzoek is begonnen om haar beeld en video analysemogelijkheden op Forge.mil als deel van het IT onderzoeken beeld en Video uitbuiting en Retrieval Toolkit (KWIVER), met onbeperkte rechten aan de regering. De mogelijkheden op Forge. Mil momenteel omvat de volledige broncode voor het onderzoeken van real-time WAMI tracking systeem. We plan te voegen aan de mogelijkheden in KWIVER en hoop om een duurzame Ontwikkelingsgemeenschap van overheid en commerciële medewerkers te bouwen.


Voorbeeld zoekresultaten voor query "Toon alle personen die dragen."

Wide-area Video-analyse


IT onderzoek is de ontwikkeling van een softwaresysteem dat kan automatisch en interactief ontdekken beroep intelligentie uit WAN beweging beeldspraak (WAMI) van complexe stedelijke, voorstedelijke en landelijke omgevingen. Binnen WAMI gaan de gegevens over de primaire elementen entiteiten in het kader van wegen, gebouwen en andere scène-eigenschappen. Deze entiteiten, opbrengst terwijl worden misbruikt, vaak gefragmenteerde tracks in complexe stedelijke omgevingen als gevolg van occlusie, stopt, en andere factoren. IT onderzoek softwaresysteem gebruikt algoritmische oplossingen om te associëren nummers en vervolgens identificeren en integreren van lokale evenementen om te ontdekken van potentiële bedreigingen en forensische analyses uit te voeren.

Dit softwaresysteem verhoogt aanzienlijk een eind-gebruiker de mogelijkheid om te ontdekken van nieuwe intelligentie met behulp van modellen van activiteiten, normaliteit en context. Aangezien de overgrote meerderheid van gebeurtenissen normale zijn en geen bedreiging vormen, moeten de modellen Kruis-integreren enkelvoud gebeurtenissen om te ontdekken relaties en anomalieën die zijn indicatief van verdacht gedrag of overeenkomen met eerder geleerd - of gedefinieerd - dreiging activiteit.

Het geavanceerde systeem verbetert een analist vermogen om ontluikende WAMI gegevens en vermindert de tijd die nodig is om uit te voeren van de huidige taken van uitbuiting, sterk verbeteren van het vermogen om te analyseren en gebruik maken van de gegevens voor forensische analyse.

 


 

Scène begrip


Scène begrip in video is een opkomende probleem voor visuele surveillance en het video begrip probleem. IT onderzoek werkt oplossingen op dit gebied, met inbegrip van functionele Objectherkenning maken. Functionele objecten erkenning is de mogelijkheid om objecten met specifieke doeleinden zoals een postbode en levering vrachtwagen die meer zijn gedefinieerd door hun acties en gedrag dan door verschijning definiëren. Wij zijn het ontwikkelen van een aanpak voor inhoud gebaseerde leren en erkenning van de functie van bewegende objecten gegeven video-afgeleide nummers. In het bijzonder, hebben wij vastgesteld dat semantische gedrag van verhuizers in een locatie-onafhankelijke manier kunnen worden onderschept door hen met functies die coderen hun betrekkingen en acties met betrekking tot scène contexten, die lokale scène regio's met verschillende functionaliteiten zoals deuropeningen en parkeerplaats die bewegende objecten vaak met samenwerken toeschrijven. Op basis van deze voorstellingen, functionele modellen zijn geleerd van voorbeelden en nieuwe exemplaren worden geïdentificeerd van onzichtbare gegevens daarna.

 

Bewegingsdetectie en Tracking


IT-onderzoek is het ontwikkelen van hulpmiddelen die zich richten op detectie objecten verplaatsen en het bijhouden van hen in gearchiveerde en streaming video. De gegevens over de primaire elementen in deze video gegevens gaan entiteiten in het kader van wegen, gebouwen en andere scène-eigenschappen. Deze entiteiten opbrengst vaak gefragmenteerde tracks in complexe stedelijke omgevingen als gevolg van occlusie, stopt, en andere factoren. IT onderzoek is het ontwikkelen van algoritmische oplossingen koppelen nummers identificeren en integreren van lokale evenementen om te ontdekken van potentiële bedreigingen en forensische analyses uit te voeren.

De ontwikkelde algoritmes dragen bij aan een softwaresysteem dat drastisch verhoogt een eind-gebruiker de mogelijkheid om te ontdekken van nieuwe intelligentie met behulp van modellen van activiteiten, normaliteit en context. Aangezien de overgrote meerderheid van gebeurtenissen normale zijn en geen bedreiging vormen, de modellen cross-integreren enkelvoud gebeurtenissen om relaties en anomalieën die indicatief van verdacht gedrag zijn te ontdekken of wedstrijd eerder geleerd of dreiging activiteit gedefinieerd.

 

 

Onze partners

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

Neem contact op met ons!

Nieuwsbrief

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