Главная Решения Продукты Демо О компании Контакты
 
 

Технологии компьютерного зрения SeeStorm


С момента своего основания SeeStorm занимается разработкой инновационных технологий компьютерного зрения (Computer Vision, CV). CV-технологии используются в программных продуктах SeeStorm для создания синтетического видео, а также применимы в разнообразных других приложениях.

Технологии компьютерного зрения - это алгоритмы обработки и анализа цифровых изображений и видео данных, позволяющие обнаруживать (детектировать) и распознавать на них определенные заданные объекты, а также отслеживать изменение их расположения в пространстве в режиме реального времени.

CV-технологии SeeStorm характеризуются высокой надежностью и устойчивой работой на изображениях и видеопоследовательностях различного качества, включая уровень, обычный для изображений и видео конечных пользователей.

Некоторые технологии компьютерного зрения SeeStorm представлены ниже.

Решения на платформе SeeStorm

Детектирование лица (Face Detection)

Определение наличия на цифровом изображении или видеопоследовательности человеческого лица (или множества лиц).

Данный алгоритм является базовым для других технологий, продуктов и приложений, основанных на знании о наличии и месте расположения лица (лиц) на изображении или видео.

Пример работы Face Detection
Увеличить

Распознавание черт лица (Face Features Extraction, FFE)

Распознавания основных элементов и ключевых точек лица (глаза, брови, нос, губы и др.) на изображениях и видео.

На основе выходных данных FFE работают некоторые другие алгоритмы компьютерного зрения (Face Features Tracking, Mimic Recognition и др.), а также серверный продукт SeeStorMe для автоматического создания аватара из 1 фотографии.

Пример работы FFE
Увеличить

Отслеживание движений головы в реальном времени (Head Tracking)

Определение пространственного положения головы человека как 3D объекта и отслеживание изменения этого положения, наклонов и поворотов в режиме реального времени.

Отслеживание движений лица и мимики в реальном времени
(Face Features Tracking, FFT)

Комбинация технологий Face Features Extraction и Head Tracking позволяет отслеживать изменения положения в пространстве не только головы пользователя, но и движения черт его лица, т.е. отслеживать изменения мимики и определять соответствующие эмоциональные состояния на видео в реальном времени.

Данная технология лежит в основе алгоритмов распознавания мимики (Mimic Recognition), анимации 3D аватаров по видеопоследовательности (аватар повторяет движения и мимику пользователя), а также приложений для отслеживания состояний человека в реальном времени (например, определение состояния усталости или отвлечения операторов сложных систем).

Пример работы FFT
Посмотреть видео на YouTube

Распознавание движения (Motion Detection),
распознавание движущегося объекта

Детектирование движения объектов, а также самих этих объектов на видеопоследовательности позволяет реализовать разнообразные приложения, например, мониторинг безопасности и детектирование вторжения (Intruder Detection).


Примеры использования технологий компьютерного зрения:

  • Синтетическое видео:
    — Создание аватара из одной фронтальной фотографии
    — Анимация аватара по видеопоследовательности - аватар на экране движется синхронно движениям пользователя перед видеокамерой, повторяя повороты и наклоны головы и плеч, а также мимику человека
  • Сервисы для социальных сетей и блогов:
    — Автоматическое создание превью (небольших копий для предварительного просмотра) фотографий пользователей так, чтобы эти превью содержали только лицо (при том что на фото может быть человек в полный рост на фоне значительных объектов, т.е. лицо при предпросмотре разглядеть невозможно), чтобы облегчить нахождение нужного человека в результатах поиска по коммьюнити,
    — Автоматическое создание анимированных юзерпиков ("картинок пользователя") с лицом, выражающим различные эмоции, из одной нейтральной фотографии пользователя, с целью дать пользователям новую возможность визуального самовыражения в Интернете
  • Поиск изображений в Интернете:
    — Поиск на основе визуальных данных - например, изображений, похожих на указанный образец или содержащих заданный объект (например, лицо),
    — Уточнение результатов поиска изображений, проведенного на основе текстовых данных, с помощью анализа визуальной информации - например, фильтрация дублирующих изображений, исключение определенного контента (например, "только для взрослых")
  • Системы слежения за состоянием операторов сложных систем (например, машинистов поездов), с целью предотвращения сбоев в их работе из-за усталости, отвлечения, засыпания и т.п.
  • Автоматическая обработка и улучшение визуального качества изображений, особенно портретных (баланс, цвет лица и зубов, удаление красных глаз и т.п.)
  • Автоматическая фокусировка на лице человека при фотографировании
  • Веб-камеры, удерживающие лицо человека в "поле зрения" и поворачивающиеся вслед за изменением положения лица пользователя
  • Видео-контроль за появлением новых / движущихся объектов (детектирование вторжения)
  • Управление компьютерными системами с помощью жестов, без мыши и клавиатуры