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視覺(jué)分析

視覺(jué)分析

小視科技為您提供性能卓越、安全可靠的各項技術(shù)服務(wù)

小樣本魯棒學(xué)習技術(shù)

圖片
  • 去水紋人臉比對識別

    公司在去水紋人臉比對識別方向，利用小樣本學(xué)習技術(shù)快速實(shí)現落地，算法廣泛應用于支付、金融認證的領(lǐng)域。

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  • 2020年初即研發(fā)戴口罩人臉識別算法

    2020年初首發(fā)戴口罩人臉識別算法，識別精度達到97%；《機器之心》、《泰晤士報》等國內外媒體進(jìn)行了詳盡報道。

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  • 聯(lián)合南京理工大學(xué)楊健教授團隊完成“圖像復原與穩健識別的理論與方法”

    聯(lián)合南京理工大學(xué)楊健教授團隊完成“圖像復原與穩健識別的理論與方法”，獲得2021年江蘇省科學(xué)技術(shù)進(jìn)步一等獎，系統性地解決小樣本訓練過(guò)程中的奇異性問(wèn)題，進(jìn)而提高該算法在應用場(chǎng)景中的穩健性（魯棒性）。

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計算機視覺(jué)領(lǐng)域算法技術(shù)

  • 基于多模態(tài)表征的識別、聚類(lèi)及高速追蹤技術(shù)
  • 面向大容量視頻的細粒度結構化解析技術(shù)
  • 3D計算機視覺(jué)技術(shù)
  • 智能AI生成、創(chuàng )作及AR交互技術(shù)
  • 復雜場(chǎng)景下的大規模、高精度的人臉識別算法和引擎技術(shù)

    復雜場(chǎng)景下的大規模、高精度的人臉識別算法和引擎技術(shù)

    人臉識別受到光照、角度、年齡、人種等不同因素影響，造成人臉特征由于場(chǎng)景異構而存在比對偏差。對此，研發(fā)形成基于Scale-Transferrable以及注意力機制的人臉識別算法；基于多層特征做預測并對預測結果進(jìn)行融合；基于公司提出的Scale-transfer Layer，在幾乎不增加計算量的情況下有效的提升了復雜場(chǎng)景的檢測精度。在復雜的實(shí)際應用場(chǎng)景測試條件下，精度達到了99.8%。

    1. ?2020年在NIST國際人臉識別競賽frvt上，公司獲得了綜合排名第七的成績(jì)，其中在難度極高的wild（開(kāi)放場(chǎng)景）的測試中排名第二。

    2. ?2020年公司人臉識別智能終端(MV-PT1A-R2)，獲得公安三所認證報告。

    3. ?2021年公司人臉智能終端(MV-PT2A-X-X)，獲得公安三所認證報告。

  • 人臉快速檢索

    人臉快速檢索

    通過(guò)超大規模底庫的人臉快速檢索能力，基于自研優(yōu)化的特征索引技術(shù)，在1億規模的人臉庫上，將人臉檢索的時(shí)間降低到了1s以?xún)取?

  • 活體認證技術(shù)

    活體認證技術(shù)

    該技術(shù)支持配合式和非配合式兩種檢測方式?；铙w算法能夠實(shí)現毫秒級的結果反饋，且算法準確率高。在復雜的場(chǎng)景下，真人通過(guò)率達到99%，防攻擊能力在99.9%以上，能夠抵御照片、面具、視頻翻拍、頭模等各種攻擊類(lèi)型。

    1. ?2020年開(kāi)源基于RGB的工業(yè)級靜默活體算法，在行業(yè)內獲得廣泛關(guān)注，目前已獲得821個(gè)star。

    2. ?2020年小視科技通過(guò)BCTC增強級銀聯(lián)活體認證，基于RGB及近紅外多模態(tài)數據，實(shí)現了高安全級別的刷臉支付活體認證算法。

  • 面向大容量視頻的細粒度結構化解析技術(shù)

    面向大容量視頻的細粒度結構化解析技術(shù)

    依托小視科技的核心算法研發(fā)平臺以及豐富的視頻結構化技術(shù)經(jīng)驗，已具備了工業(yè)級的多場(chǎng)景視頻結構化算法快速研發(fā)生產(chǎn)落地能力，在智慧城市、社區、學(xué)校等多個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行了大規模算法運用，涉及算法200余種，包括人員聚集、斗毆等行為識別、工程車(chē)輛檢測、占道經(jīng)營(yíng)檢測、漂浮物檢測、高空拋物檢測、遛狗牽繩判別等多種算法。

    1. ?社區場(chǎng)景高空拋物算法，華為商城SDC嚴選算法

    2. ?社區場(chǎng)景視頻結構化30余種算法，落地南京江寧區200多個(gè)小區的智慧社區改造

    3. ?中國移動(dòng)千里眼項目視頻結構化算法提供商，提供20余種算法，接入1000余路攝像頭的實(shí)時(shí)視頻流分析

    4. ?公司算法適配20多款國產(chǎn)化AI芯片，在多種邊緣設備端落地算法

    5. ?2022年在國際多目標跟蹤競賽MOTChallenge中8項評價(jià)指標位列第一，其中核心指標MOTA、HOTA均位列第一

  • 深度估計技術(shù)

    深度估計技術(shù)

    該技術(shù)無(wú)需昂貴的深度信息傳感器，可以使用成本低廉的普通相機完成復雜的測距工作，估算出場(chǎng)景深度。

  • 人體姿態(tài)分析技術(shù)

    人體姿態(tài)分析技術(shù)

    使用普通單目相機，從視頻畫(huà)面中實(shí)時(shí)提取人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)的三維位置信息，對人體骨骼進(jìn)行三維重建，并對人體關(guān)節運動(dòng)角度、速度等進(jìn)行精確分析，達到動(dòng)作捕捉的效果。

  • 高精度3D人臉重建技術(shù)

    高精度3D人臉重建技術(shù)

    可對人臉53212個(gè)3D關(guān)鍵點(diǎn)實(shí)時(shí)檢測，歸一化平均誤差低于2.8%，基于關(guān)鍵點(diǎn)對人臉進(jìn)行的3D精細建模，可精細捕捉面部的各種細微表情。

    1. ?2020年疫情初期，在戴口罩人臉數據十分缺乏的情況下，我們利用AI生成技術(shù)進(jìn)行數據仿真，生成復雜場(chǎng)景一致性映射的算法訓練數據，助力公司戴口罩人臉識別算法在短期內上線(xiàn)。

  • 圖像生成和數據仿真的技術(shù)

    圖像生成和數據仿真的技術(shù)

    可對有限且昂貴的真實(shí)世界數據訓練樣本進(jìn)行擴展，提高生產(chǎn)模型的性能，降低模型研發(fā)的成本；同時(shí)在互動(dòng)娛樂(lè )、藝術(shù)創(chuàng )作亦具備廣泛的應用價(jià)值。

  • 圖像風(fēng)格化技術(shù)

    圖像風(fēng)格化技術(shù)

    可將圖片轉換為特定的風(fēng)格類(lèi)型，或者模仿藝術(shù)大師的手法風(fēng)格進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng )作，實(shí)現高質(zhì)量的照片及視頻增強，豐富內容細節，添加特效等。

    1. ?公司人像卡通化部分技術(shù)在Github上開(kāi)源后，引起行業(yè)極大關(guān)注。長(cháng)期蟬聯(lián)該領(lǐng)域熱榜第一名，已累計獲得超過(guò)3200個(gè)star。