Śledzenie twarzy

 

Śledzenie twarzy jest oddział widzenia komputerowego, który wiąże się z systemem obliczeń na danych obrazu twarzy. Tego typu oprogramowanie odgrywa rolę w przyszłości aplikacji AR i VR i będzie miała wpływ na przyszłość e-Commerce, bezpieczeństwa, gry wideo, i łączność przemysły.

TO badania odnotowano znaczący sukces w rozwoju z naszych twarzy, śledzenie algorytmów. Nasze oprogramowanie obsługuje śledzenie twarzy funkcji RGB czujników, a także głębokość przyszłej konfiguracji czujnika, znany jako RGB-zm. Umieszczenie danych głębokość jest ważnym wydarzeniem w śledzenia twarzy, umożliwia solidne 3 wymiarowej rekonstrukcje twarze ludzi, jak również okluzji. Niedrożność pozwala treści, takich jak kapelusze, okulary i biżuterię mają być odwzorowane poprawnie za lub wokół twarzy, gdy użytkownik zmienia ich głowy. To daje konsumentom istotne i realistyczne doświadczenie pobierania próbek z różnych produktów zużytych głowy.

Idealne rozszerzenia dla ludzkiej twarzy należy zmienić i dostosować zgodnie z wahaniami wyraz twarzy użytkownika. Jest to konieczne, gdy śledzenie twarzy jest używany do gier, w filmie lub nawet oceny produktu w branży kosmetycznej. TO badania technologii adresy tego wymogu z obsługą śledzenia twarzy funkcji, dostępnych na obecnej generacji sprzętu przenośnego.

Możliwość tworzenia 3D, rekonstrukcje wysokiej wierności ludzkie twarze otworzy drzwi dla więcej trzewnej długodystansowych komunikacji, poprawa pre-wizualizacji produktu, zwiększenie zanurzenia dla gier wideo, wzmocnienie bezpieczeństwa środków, jak również inne obszary zastosowania.

Następnej generacji czujniki

 

Ewolucja Computer Vision jest uzależnione od rozwoju sensorycznej sprzętu. Wykorzystanie inteligentnych urządzeń aparat fotograficzny Wzorzec historycznie głównych ostrości widzenia mobilnego komputera; jednak różnych typów czujników umożliwiają bardziej zaawansowanych doświadczeń i interakcji. Te cele na uwadze to badania ma zintegrowany "Thermal Touch" w ich portfolio technologii – system, który można zidentyfikować obiekty, które możemy dotknąć poprzez odczuwanie ciepła w lewo na nich przez palce. Użytkowników można manipulować wirtualnych treści przez fizyczną interakcję ze światem realnym, tworząc unikalny interfejs między tymi dwoma.

Innym pojawiających się technologii, która robi wrażenie w widzeniu komputerowym jest czujniki głębokości, lub konfiguracji "RGB-D". Głębokość wykrywania bezpośrednio rozwiązuje problem określenia odległości obiekt w obrębie sceny i mogą być zintegrowane z istniejących informacji wizualnej, aby wygenerować dokładne i prawidłowe skali rekonstrukcje środowiska w czasie rzeczywistym. To ma bardzo konkretne zastosowania produktów pre-wizualizacji, sprzęt wyposażenie, gest i śledzenie twarzy. Dodatkowo RGB-D czujniki umożliwiają okluzji zawartości wirtualnego za prawdziwe obiekty, które są bliżej widza, ważnym osiągnięciem sprawia, że praktycznie wszystkie AR doświadczenia bardziej realistyczne i zintegrowane w rzeczywistych warunkach.

Ocena oświetlenia

 

Osiągnięcia przekonujące poziom realizmu z doświadczeń Augmented Reality, ważne jest naśladować oświetleniu otoczenia, w którym znajduje się zawartość. Jako istoty ludzkie jesteśmy w pełni świadoma, obiektów, które nie działają poprawnie, jeśli chodzi o oświetlenie i tych obiektów natychmiast są postrzegane jako nienaturalne. Cienie przedmiotów wirtualnych należy projekt w tym samym kierunku jak cienie prawdziwe obiekty w ich sąsiedztwie i podobnie w świetle odbitym.

TO badania spójne oświetlenie technologia można oszacować oświetleniu sceny w czasie rzeczywistym i z kolei tłumaczenie tych warunków na wirtualnych obiektów w scenie. Wynik jest doświadczenie Augmented Reality, w którym zawartość wirtualnego pojawia się naturalne, z oświetlenia zgodne z otoczenia. TO badania dynamiczne oświetlenie Technologia działa w czasie rzeczywistym do zmieniających się warunków oświetlenia otoczenia rzeczywistych.

SLAM

 

Ważnym wymogiem w widzeniu komputerowym aplikacji polega na tym, jest w stanie obserwować i rozumieć nieznanym środowisku. Staje się to szczególnie ważne, gdy chce poszerzyć informacji w środowisku, które jest zupełnie nowe. Jednocześnie lokalizacja i mapowanie (SLAM) jest techniką, która pozwala urządzenie do lokalizacji sobie w środowisku nieznany, podczas gdy w tym samym czasie, tworząc mapę odniesienie tych okolic.

Na to badania opracowaliśmy własne wersje SLAM, które są

dokładność – nawet przy standardowych urządzeń mobilnych. TO badania SLAM umożliwia zwiększając zawartość w nieznanym środowisku, lub co jest znane jako "wiedzioną śledzenie 3D". Z SLAM środowiskach lub obiektów można zrekonstruować jeden raz, następnie zapisywane być później użyte w tyle wniosków zgodnie z oczekiwaniami. To jest unikalne korzyści gdy kwestionowane z tworzenia doświadczenia rozszerzonej rzeczywistości wandaloodporną, gdy inne konfiguracje śledzenia nie są wystarczające dla funkcji wyodrębniania.

Wyszukiwarka

 

TO badania ciągłego Wyszukiwarka technologii masowo wagi rozpoznawanie obrazów procesów przy pomocy ono badania w potężne chmury serwery, umożliwiające duże skalę Augmented Reality aplikacje.

Baz danych o miliony zdjęć można szybko sprawdzić na mecz z obrazem wysłane z klienta. Wynik jest wyszukiwarka rozwiązanie, które pozwala, zwiększając elementów w naszym otoczeniu na wielką skalę: od opakowania produktu, do instrukcji technicznych, do kompozycji. Technologia ta służy również jako rozwiązanie zarządzania danych, przenoszące obrazu danych i zawartości z urządzenia i w chmurze. To przyczynia się do lepszego życia baterii i jaśniejsze obciążenia procesora.

Śledzenia obiektu 3D

 

Badania to jest liderem na rynku w 3D obiektu śledzenia technologii. Poprzez połączenie funkcji śledzenia, visual odometry i śledzenia krawędzi Nasza technologia jest w stanie śledzić i poszerzyć rzeczywistych obiektów, a nie prosty 2D znacznik konfiguracje.

Obiekt 3D śledzenia otwiera nowe możliwości w Augmented Reality: maszyn może być odnotowany z cyfrowych informacji, dóbr konsumpcyjnych może być zwiększona dalsze informacje o produkcie lub promocji, i cyfrowej rozrywki może być mieszany naturalnie do realnego świata.

Badania to ostatnio zintegrowane oparte na funkcja śledzenia i śledzenia krawędzi na bardzo solidny system, znany jako hybryda śledzenia. Taka konfiguracja zapewnia jeszcze większą dokładność i solidność łącząc siły obu podejść.

Analizy społecznej multimedialne


Treści multimedialnych jest produkowane i udostępniane za pośrednictwem Internetu w niespotykanym tempie. Na przykład ponad milion zdjęć są wspólne codziennie i 100 milionów godzin wideo są udostępniane corocznie. Z tym atakiem danych możliwość automatycznie zrozumieć treść obrazów i wideo ma kluczowe znaczenie dla włączania aplikacji, takich jak pobieranie treści, podobny element wyszukiwania, spersonalizowanej zawartości wyszukiwania, ochrona prywatności i modelowanie przepływ danych multimedialnych w sieciach społecznych. Takich możliwości może dostarczyć oszczędnych rozwiązań dla zbierania informacji na temat wirusowego treści (np., memy), Opinie klientów na nowe produkty i geo polityczne lub militarne wydarzenia na świecie, które wcześniej nie było możliwe bez specjalnej grupy badań i analiz.

TO badania opracowuje zestaw narzędzi do analizy dużych multimedialnych, które koncentrują się na wzrokowe zrozumienie treści, wyszukiwanie treści, ochrony prywatności i sieci modelowania. Te narzędzia włączenia najnowszych technik sztuki multimedialnej analizy do wykrywania obiektów, sceny, działalność, w scenie tekst i sygnałów audio osadzone w swobodne obrazy i filmy wideo. Techniki te wspólnie są używane do analizy i wykrywania wzorców zainteresowań, które w danych. Rozwój advisor prywatności, który ostrzega użytkownika, gdy obrazy z materiału potencjalnie wrażliwe na prywatności są o dzielona przypadkowo w Internecie jest przykładem jednego z nich z badań realizowanych projektów. Nasze narzędzia wykazały wysoką dokładność na dużą skalę, rzeczywistych danych i mogą być dostosowane do różnych aplikacji domen. W dodatek, to badania mają zintegrowane narzędzia zaawansowane wizualizacje i interakcji, które umożliwiają bezproblemowe wyszukiwanie w przeglądarkach sieci web i poprawić trafność wyszukiwania poprzez włączenie znaczenie opinii użytkowników.



Architektura systemu wyszukiwania dużych multimedialnych Archiwum za pomocą ekstrakcji cech wizualnych i dźwiękowych. Wyniki wyszukiwania są wyrafinowane
poprzez iteracyjne użytkownika opinii.
 

Wyrafinowane Szukaj wyników dla "flash mob."
 

Wyniki wyszukiwania w oparciu o podobne wizualnie style.

Aktywność rozpoznawania i zachowanie


TO badania ma doświadczenie w tworzeniu rozwiązań dla identyfikacji działań i zrozumienie zachowań oparte na interakcji z ludzi i pojazdów z środowiska. Koncepcja jest rozpoznać wzorce zachowań oparte na statyczne i dynamiczne dowodowej deskryptory zawarte w wideo, takich jak lokalizacja, obiektów i działalności wykonywanej. Nasze rozwiązania są oparte na reprezentacje potężny, matematyczne i wykazać w zróżnicowanych i wymagających rzeczywistych scenariuszy, takich jak ulica wideo nadzoru i piłki nożnej.

Te możliwości, oprócz zaliczki bieżącego Państwa of--art w uznaniu wideo, są niezbędne do pokonania kluczowe wyzwanie dla zrozumienia wideo: uznanie wszelkich zdarzeń i obiekt w nieograniczona liczba stylów, cechy i sceny.

 


Rekonstrukcja 3D z wideo


Szeroki obszar wideo czujników można wygenerować kilka gigabajtów danych pierwotnych wideo drugiego i setki terabajtów na misję, tworząc potrzebę skutecznej metody kompresji danych na downlink i archiwum. Dostępne są techniki standardowej metody kompresji, ale żadna to wykorzystać fakt, że świat jest statyczne w 3D. Z tej koncepcji to badania jest rozwijanie technik znacznie zwiększenie kompresji wideo rozległej przy użyciu modeli 3D.

Wobec streszczać ten wideo w taki sposób, pierwszym krokiem jest do oddzielenia pierwszego planu i tła i rozróżniać elementy dynamiczne sceny. W celu ustalenia, które elementy dynamiczne muszą być reprezentowane, to zasadnicze znaczenie dla rozważenia krótki, długi i bardzo długoterminowe zmiany, które wpływają na scenie. Określając, jakie elementy muszą być reprezentowane, fokus może być na tle zastępując model 3D, aby włączyć kompresję. Ten 3D model zawiera punkt widzenia i zależne od czasu wygląd danych, niezbędne dla zrozumienia pełni na scenie. Poprzez tego rodzaju kompresji jest znaczący przechowywania i wydajność zysk, niezbędne dla coraz bardziej dużych zestawów danych, spożywane.

 

Opartych na treści wideo i pobieranie obrazu


TO badania opracował znaczne możliwości pobierania treści obrazu z wielu programów DARPA i AFRL. Mamy łykać, wstępnego przetwarzania, stabilizacji przychodzące wideo paszy i następnie zidentyfikować i scharakteryzować poruszających się obiektów, wysiada i pojazdów. Bardziej skomplikowane wideo deskryptorów, deskryptorów ruchu (w tym kinematycznych, podlegającej odkształceniu i przegubowe ruchu), wygląd deskryptory (w tym kolor i kształt) i zachowanie deskryptory (takie jak bieganie, prowadzenie, pojazd zawracania i wiele innych) scharakteryzować głębsze treści znaczeniowej.

Semantyczna analiza pozwala żyć ostrzegania pracowników ops specjalne i może cue nieoczekiwany lub podejrzanej aktywności w strumienia wideo, który może mieć kluczowe znaczenie dla sukcesu misji. Ponadto zaawansowane możliwości medycyny sądowej pozwalają wsteczne wyszukiwanie ich odsetek od dużych zestawów danych.

TO badania rozpoczęła się postawić jej zdolności analizy obrazu i wideo na Forge.mil jako część to badania obrazu i wideo eksploatacji i pobierania Toolkit (KWIVER), nieograniczone prawa do rządu. Możliwości na Forge. mil obecnie obejmuje pełny kod źródłowy dla niego badania w czasie rzeczywistym WAMI system śledzenia. Mamy zamiar dodać do jego możliwości KWIVER i nadzieję zbudować trwały rozwój społeczności od rządowych i komercyjnych współpracowników.


Szukaj Przykładowe wyniki dla zapytania "Pokaż wszystkie osoby które prowadzą."

Rozległej analizy wideo


TO badania jest rozwój systemu oprogramowanie automatycznie i interaktywnego odkrywania operacyjnych danych wywiadowczych od rozległej ruchu zdjęcia (WAMI) złożonych środowisk miejskich, podmiejskich i wiejskich. W WAMI elementy podstawowe informacje przenosimy jednostki w kontekście dróg, budynków i innych funkcji sceny. Te podmioty, podczas eksploatacji, często dają rozdrobniony utworów w złożonych środowiskach miejskich z powodu niedrożności, zatrzymuje się i innych czynników. TO badania oprogramowania system wykorzystuje rozwiązań algorytmicznych skojarzyć utworów, a następnie zidentyfikować i integrację lokalnych zdarzeniach, by wykryć potencjalne zagrożenia i wykonywać analizy sądowej.

System ten oprogramowanie znacznie zwiększa użytkownik końcowy zdolność do odkrycia nowej inteligencji przy użyciu modeli działania, normalność i kontekst. Ponieważ zdecydowana większość wydarzeń są normalne i nie stanowią zagrożenia, modele należy krzyż zintegrowania pojedynczej zdarzeń, aby odkryć, że relacje i anomalie, które są podejrzane zachowanie lub dopasować wcześniej dowiedział się - lub zdefiniowane - zagrożenie aktywności.

Zaawansowany system poprawia zdolność analityków do obsługi rosnące WAMI danych i skraca czas potrzebny do wykonywania wielu zadań bieżącej eksploatacji, zwiększając znacznie zdolność analizy i wykorzystania danych do celów analizy sądowej.

 


 

Zrozumienie sceny


Zrozumienie sceny w filmie jest problemem pojawiających się na kontrolę wzrokową i wideo zrozumienia problemu. Badania to działa do tworzenia rozwiązań w tej dziedzinie, w tym rozpoznawanie funkcjonalny obiekt. Uznanie funkcjonalnych obiektów jest możliwość definiowania obiektów z konkretnych celów, takich jak listonosz i dostawy samochodów ciężarowych, które są zdefiniowane więcej ich działań i zachowań niż wygląd. Rozwijamy podejście oparte na treści kształcenia i rozpoznawanie funkcji poruszających się obiektów podane utwory pochodzące z wideo. W szczególności ustaliliśmy, że zachowania semantyki przeboje mogą być przechwytywane w sposób niezależny od lokalizacji poprzez przypisywanie ich funkcjami, które kodują ich stosunki i działań w odniesieniu do kontekstów sceny, które są regionami lokalnej sceny z różnych funkcji, takich jak drzwi i miejsc parkingowych, które poruszających się obiektów często oddziaływać. W oparciu o te oświadczenia, funkcjonalnych modeli są wyniesione z przykładami i powieści wystąpień są identyfikowane z danych niewidoczny potem.

 

Wykrywanie ruchu i śledzenia


TO badania rozwija narzędzia, które koncentrują się na wykrywania poruszających się obiektów i śledzenie ich w archiwum i streaming wideo. Elementy podstawowe informacje o takich danych wideo są ruchu jednostki w kontekście dróg, budynków i innych funkcji sceny. Podmioty te dają często podzielone utwory w złożonych środowiskach miejskich z powodu niedrożności, zatrzymuje się i inne czynniki. TO badania jest opracowanie rozwiązań algorytmicznych skojarzyć utworów, a następnie zidentyfikować i integrację lokalnych zdarzeniach, by wykryć potencjalne zagrożenia i wykonywać analizy sądowej.

Opracowane algorytmy przyczyniają się do systemu oprogramowania, że drastycznie zwiększa zdolność użytkownik końcowy do odkrycia powieści wywiadu przy użyciu modeli działania, normalność i kontekst. Jak zdecydowana większość wydarzeń są normalne i nie stanowią zagrożenia, modele integracji krzyż pojedynczych zdarzeń poznać relacje i anomalie, które są podejrzane zachowanie lub meczu wcześniej dowiedział się lub określone zagrożenie aktywności.

 

 

Nasi partnerzy

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

Się z nami!

Biuletyn

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