Догляд за шкірою обличчя відстеження

 

Догляд за шкірою обличчя відстеження є відділення комп'ютерного зору, яка передбачає виконання обчислень на рис обличчя даних. Цей тип програмного забезпечення як чинник окремі надалі AR- і VR додатків і буде впливати на майбутнє електронної комерції, безпеки, відеоігри та комунікаційних галузей.

IT досліджень бачив значний успіх в події з наших власних обличчя відстеження алгоритмів. Наше програмне забезпечення підтримує відстеження обличчя функція з RGB датчиків, а також майбутнього Глибина датчик конфігурацій, відомий як RGB-д. Включення даних глибина є важливим напрямом розвитку в обличчя відстеження, як вона дозволяє надійні 3 мірних реконструкцій людські обличчя, а також оклюзії. Оклюзія дозволяє вміст, наприклад, головні убори, окуляри і ювелірні вироби правильно ідентичних позаду або навколо обличчя коли користувач виявляється їхні голови. Це дає споживачам переконливими і реалістичний досвід для відбору проб на різних голову зношених продуктів.

Ідеальний функціональних доповнень для людського обличчя слід змінити і адаптувати відповідно до варіацій у вираз обличчя користувача. Це необхідно, коли обличчя відстеження використовується для ігор, в кіно або навіть продукт оцінки в косметичної промисловості. Це дослідження технології адрес Ця вимога з підтримкою обличчя функція відстеження доступна на нинішнє покоління мобільних пристроїв.

Можливість створення 3D, висока точність реконструкцій людських облич відкриє нові двері для більш вісцерального міжміського сполучення, вдосконалення продукту попередньої візуалізації, збільшення занурення для відео ігри, заходи зміцнення безпеки, а також інші області застосування.

Наступного покоління датчики

 

Еволюція комп'ютерного зору є контингенту на просування Сенсорне обладнання. Історично, застосування модуля камери смарт-пристроїв було важливим напрямом діяльності мобільних комп'ютерного зору; Однак, різними типами датчиків, дають більш витончені досвідом а також взаємодії. З цими цілями ІТ дослідження має комплексний 'Теплової Touch' в свій портфель технологій – система, яка може визначити об'єкти, ми торкаємося через відчуваючи тепло, залишені на них наші пальці. Користувачів може маніпулювати віртуального змісту на сцені через фізичної взаємодії з реальним світом, створюючи унікальні інтерфейс між двома.

Інший нову технологію, яка робить вплив у комп'ютерного зору є Глибина датчики, або "RGB-D" конфігурації. Глибина зондування безпосередньо вирішує проблему визначення відстані об'єкт у межах сцена і може бути інтегрована з існуючих візуальної інформації для створення точної і масштабу виправити реконструкцій середовищ в режимі реального часу. Це має досить відчутний застосувань для несприятливих продукт попередньої візуалізації, обладнання, а також жест і обличчя відстеження. Крім того, RGB-D сенсорів включити оклюзії віртуального змісту за реальні об'єкти, які знаходяться ближче до глядача, важливе досягнення, що робить практично всі AR досвід більш реалістичною і інтегрований в реальних умовах.

Оцінки висвітлення

 

Для того, щоб досягти переконливо рівнів реалізму з досвідом розширеної реальності, має вирішальне значення для імітування навколишнього середовища, в якому проживає зміст, умовах освітлення. Як людські істоти ми гостро усвідомлюють об'єктів, які не ведуть себе належним чином по відношенню до освітлення, і ці об'єкти негайно сприймаються як неприродне. Тіні віртуальний об'єкти повинні проекту в одному напрямі з тіні реальні об'єктів в їх близькості і так само так і для відбитого світла.

ІТ досліджень узгоджену світлотехніки можна оцінити умовах освітлення сцени в режимі реального часу і в свою чергу перекласти ці умови на віртуальний об'єкти в межах сцени. Результатом є Розширена реальність досвіду, в якому віртуальний вміст відображається природного освітлення умови відповідають околицях. IT досліджень динамічне освітлення технологія працює в режимі реального часу відображає мінливі умови освітлення реального середовища.

ПЛЕСКАТИ

 

Важливою умовою в комп'ютерного зору додатків включає в себе в змозі спостерігати і зрозуміти невідомий середовищах. Це стає особливо важливо, коли хтось хоче збільшити інформації в середовищі, яке було повністю оновлено. Одночасне локалізації і зіставлення (SLAM) є метод, який дозволяє пристрою, щоб локалізувати себе у невідомих середовищі, в той же час створення посилання карта тих оточення.

В ІТ досліджень ми розробили нашу власну версії ШОЛОМА, який є

точність – навіть із стандартних мобільних пристроїв. IT досліджень ПЛЕСКАТИ дозволяє примноження вміст у невідомий середовищ, або те, що відомо як "3D markerless відстеження". З SLAM середовищ або об'єкти можуть передбачається реконструкція один раз, потім збережені пізніше буде використовуватися в якомога більше додатків за бажанням. Це має унікальні переваги, коли зіштовхуються з проблемою при створенні Розширена реальність досвіду для закритих середовищах, коли інші відстеження конфігурації недостатньо для функцію вилучення.

Візуальний пошук

 

Це дослідження постійний візуальний пошук технологія масово масштабів розпізнавання зображень процесів з використанням його досліджень в потужний хмара серверів, дозволяючи великий масштаб додатків Розширена реальність.

Баз даних мільйонів зображень можна швидко перевірити на відповідність зображення надіслані з боку клієнта. Результатом є образного пошуку рішення, яке дозволяє примноження елементів в нашому оточенні з розмахом: від упаковка продукту, щоб технічних посібників, до ілюстрації. Ця технологія також служить як рішення управління даними, розвантаження зображення зіставлення даних і вміст із пристроєм і в хмарі. Це сприяє краще автономної і легше навантаження на процесор.

Відстеження 3D-об'єкта

 

IT досліджень веде індустрії в 3D-об'єкта відстеження технологій. Завдяки поєднанню функцію відстеження, візуальними odometry та на базі edge відстеження наша технологія здатна відстежувати і збільшити реальних об'єктів, а не спрощеним 2D маркер конфігурацій.

3D-об'єкта відстеження відкриває нові можливості в розширеної реальності: Техніка компоненти можна анотована з цифрової інформації споживчі товари можуть бути доповнені додатковий продукт інформація або просування по службі та цифровою розважальною утворили природно в реальному світі.

Це дослідження має зовсім недавно інтегровану Функціонально орієнтоване відстеження та відстеження на базі edge дуже надійна система, відомий як гібридні відстеження. Ця конфігурація забезпечує ще вище точність і надійність, об'єднавши сили обидва підходи.

Аналіз соціального мультимедіа


Мультимедійний контент в даний час виробляється і відкрито доступ через Інтернет безпрецедентними темпами. Наприклад, більше мільйона зображень розподіляються кожен день і 100 мільйонів годин відео є загальними щороку. З цього натиск даних їхня здатність автоматично вміст зображення і відео має вирішальне значення для ввімкнення додатків, таких як пошуку на основі змісту, схожий пошук елемента, персоналізований пошук за змістом, захисту конфіденційності та моделювання потоком мультимедійний вміст у соціальних мережах. Такі можливості може забезпечити економічно ефективним рішень для збору інформації про вірусний зміст (наприклад, меми), Відгуки клієнтів про нові продукти та геополітичні або військових заходів по всьому світу, який не раніше було можливим без виділений досліджень і розвідки груп.

IT досліджень розвивається suite великомасштабних мультимедійні аналіз інструменти, які зосереджені на розуміння візуального контенту, контенту на основі пошуку, захисту конфіденційності в Інтернеті та мережі моделювання. Ці програмні засоби включають новітні методики стан мистецтва в мультимедійних аналізу для виявлення об'єктів, сцен, діяльності, в сцені текст і звукові сигнали вбудовані в невимушено зображень і відео. Ці методи використовуються спільно аналізувати і виявити візерунки інтерес до даних. Розробка політики конфіденційності радника, який попереджає користувачів, коли зображення з потенційно конфіденційності чутливих матеріал про ненавмисно розподілятися в Інтернеті є прикладом однієї з його досліджень, поточних проектів. Наші інструменти продемонстрували високу точність на великих масштабах, реальних даних і можуть бути адаптовані до різних доменів. Крім того, ІТ досліджень інструменти мають інтегровані розширений візуалізації та взаємодії, які дозволять безшовні пошук досвід веб-браузери і підвищити точність пошуку, включивши релевантних зворотніх користувачів.



Архітектура системи для пошуку великий мультимедійний архіви завдяки видобутку візуальних та аудіо функцій. Результати пошуку загострюються
через ітераційний зворотного зв'язку.
 

Вишуканий пошуку результатів для "флеш-мобу".
 

Результати пошуку на основі візуально схожих стилі.

Визнання діяльності та аналіз поведінки


Це дослідження має досвід у розробці рішень для ідентифікації діяльності та розуміння поведінки на основі взаємодії людей і транспорту з навколишнім середовищем. Основні концепції це визнати патерни поведінки, заснований на статичні та динамічні підтверджує дескриптори, що містяться в відео, такі як розташування, об'єкти і заходи, які виконуються. Наші рішення на основі потужний, математичні заяв і продемонстрував в різноманітні і складні реальних сценаріях, таких як вулиці відео спостереження та футболу.

Ці можливості, на додаток до аванси на поточного держава of--art відео визнаючи, є необхідними для подолання є ключовою проблемою у розумінні відео: визнання будь-якого заходу та об'єкт в безмежні кількість стилів, якості і сцени.

 


3D реконструкція з відео


Відео датчики широку область може генерувати кілька гігабайт сирі дані, що відео секунди і сотнями терабайт над місії, створюючи потреба в ефективних методів стиснення ці дані для низхідній і Архів. Існують стандартні стиснення методи, але жоден які використовують те, що світ є статичний в 3D. З цією концепцією ІТ досліджень розробляє методи значно збільшити стиснення відео великої площі за допомогою 3D-моделей.

Для стиснення відео таким чином, початковий крок є окремі переднього плану і тла та відрізнити елементів динамічного сцени. При визначенні динамічні елементи, які повинні бути представлені, вкрай важливо розглянути коротко-, довго- та дуже довгострокові зміни, які вплинуть на сцені. Шляхом визначення, які елементи повинні бути представлені, фокус може бути на заміні фон з 3D-моделі включити стиснення. 3D-модель містить точки зору і залежать від часу появи дані, необхідні для повного розуміння сцени. Через такого роду стиснення немає значного зберігання та ефективність нагулу, необхідної для все більш великих наборів даних, будучи потрапляє.

 

Відео на основі змісту і пошук зображень за вмістом


IT досліджень розробила значні можливості в пошуку зображень з кількох DARPA і AFRL програм. Ми ковтати, попередньої обробки і стабілізувати вхідного відео канал і потім ідентифікувати і характеризують рухомих об'єктів спішився і транспортних засобів. Складніші відео дескриптори, наприклад дескриптори руху (у тому числі кінематична деформуються та сформульовані руху), зовнішній вигляд дескриптори (в тому числі колір і форма) і поведінку дескриптори (таких як біг, несучи, транспортного засобу розворот і багато інших) характеризують глибше змістовим наповненням.

Цей семантичний аналіз дає можливість жити оповіщення для спеціальних операцій персоналу і може кий неправильними або підозрілої діяльності в потокового відео, який може мати вирішальне значення для успіху місії. Далі, передові судово можливості дозволяють ретроактивне витягнення діяльності інтересу з боку великих наборів даних.

IT досліджень почав покласти його зображення і відео аналіз можливостей на Forge.mil у рамках ІТ досліджень зображення і відео експлуатації та витягнення Toolkit (KWIVER), з необмежені права на уряд. Можливості на Forge. MIL в даний час включають в себе повний вихідний код для його досліджень в режимі реального часу WAMI система відслідковування. Ми плануємо додати можливості у KWIVER і сподіваємося побудова міцного розвитку суспільства, від державних та комерційних співробітників.


Результати пошуку зразка для запиту "Показати всі особи які тримають."

Відео аналіз великої площі


IT досліджень розробляє програмне забезпечення система, здатна автоматично та інтерактивному режимі виявлення командуваннями з широку область зображення руху (WAMI) комплекс міських, приміських та сільських середовищ. В рамках WAMI первинної інформації елементів рухаються осіб в контексті доріг, будівель та інші особливості сцени. Ці особи, хоча придатний, часто поступаються фрагментовані треків в складних міських умовах за рахунок оклюзії, зупинки та інших факторів. IT дослідження програмної системи використовує алгоритмічних рішень треків і потім визначити дані й інтегрувати місцеві заходи для виявлення потенційних загроз і виконувати судово-медичної експертизи.

Цей програмний комплекс значно збільшує більш кінцевого користувача можливість відкрити Роман розвідки за допомогою моделей діяльності, нормальне і контекст. Оскільки переважна більшість подій нормальний і становить не небезпеку, моделі повинні крос інтегрувати Сингулярні події виявити відносини і аномалії, що свідчить про підозрілу поведінку або матч раніше дізнався - або визначено - загроза діяльності.

Додатково система покращує аналітиків здатності обробляти зростаючого WAMI даних і зменшує час, необхідний для виконання багатьох поточного експлуатації завдань, суттєвого збільшення можливість аналізувати та використовувати дані для судово-медичної експертизи.

 


 

Сцена розуміння


Нові проблеми для візуального спостереження та відео розуміння проблеми є сцена розуміння у відео. IT досліджень працює над створенням рішень у цій галузі, включаючи розпізнавання функціональних об'єкта. Функціональні об'єкти визнання є можливість визначити об'єкти з конкретних цілей, таких як листоношу і доставки вантажівка, які визначено більше за свої дії та поведінки, ніж зовнішній вигляд. Ми розробляємо підхід на основі змісту навчання та визнання функції рухомих об'єктів, враховуючи відео, отриманих треків. Зокрема, ми визначили, що семантичний поведінки movers можуть бути захоплені в порядку розташування незалежні віднесення їх з можливостями, які кодують своїх відносин і діям стосовно сцені контекстах, який є місцевим сцени регіони з різних функцій, наприклад дверні прорізи, поламані, який рухомих об'єктів часто взаємодіяти з. Виходячи з цих уявлень, функціональної моделі дізнався з прикладами і Роман екземпляри визначаються з невидимого даних після цього.

 

Виявлення руху і стеження


Це дослідження розробляє інструменти, які зосереджені на металошукачі рухомих об'єктів і відстеження їх в архів і потокового відео. Первинна інформація елементів в таких відео даних рухаються осіб в контексті доріг, будівель та інші особливості сцени. Ці суб'єкти часто дають фрагментовані треків в складних міських умовах за рахунок оклюзії, зупинки та інших факторів. ІТ досліджень розробці алгоритмічного рішень треків і потім визначити дані й інтегрувати місцеві заходи для виявлення потенційних загроз і виконувати судово-медичної експертизи.

Розроблені алгоритми сприяють програмне забезпечення системи, що різко збільшує до кінцевих користувачів можливість відкрити Роман розвідки за допомогою моделей діяльності, нормальне і контекст. Як переважна більшість подій нормальний і становить не небезпеку, моделей хрест інтегрувати Сингулярні події відкрити відносини і аномалії, які свідчать про підозрілу поведінку або матч раніше дізнався або визначено загрозу діяльності.

 

 

Наші партнери

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

Зв'яжіться з нами!

Інформаційний бюлетень

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