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视觉分析

小视科技为您提供性能卓越、安全可靠的各项技术服务

小样本鲁棒学习技术

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    公司在去水纹人脸比对识别方向,利用小样本学习技术快速实现落地,算法广泛应用于支付、金融认证的领域。

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    2020年初首发戴口罩人脸识别算法,识别精度达到97%;《机器之心》、《泰晤士报》等国内外媒体进行了详尽报道。

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    联合南京理工大学杨健教授团队完成“图像复原与稳健识别的理论与方法”,获得2021年江苏省科学技术进步一等奖,系统性地解决小样本训练过程中的奇异性问题,进而提高该算法在应用场景中的稳健性(鲁棒性)。

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计算机视觉领域算法技术

  • 基于多模态表征的识别、聚类及高速追踪技术
  • 面向大容量视频的细粒度结构化解析技术
  • 3D计算机视觉技术
  • 智能AI生成、创作及AR交互技术
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    复杂场景下的大规模、高精度的人脸识别算法和引擎技术

    人脸识别受到光照、角度、年龄、人种等不同因素影响,造成人脸特征由于场景异构而存在比对偏差。对此,研发形成基于Scale-Transferrable以及注意力机制的人脸识别算法;基于多层特征做预测并对预测结果进行融合;基于公司提出的Scale-transfer Layer,在几乎不增加计算量的情况下有效的提升了复杂场景的检测精度。在复杂的实际应用场景测试条件下,精度达到了99.8%。

    1. »2020年在NIST国际人脸识别竞赛frvt上,公司获得了综合排名第七的成绩,其中在难度极高的wild(开放场景)的测试中排名第二。

    2. »2020年公司人脸识别智能终端(MV-PT1A-R2),获得公安三所认证报告。

    3. »2021年公司人脸智能终端(MV-PT2A-X-X),获得公安三所认证报告。

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    人脸快速检索

    通过超大规模底库的人脸快速检索能力,基于自研优化的特征索引技术,在1亿规模的人脸库上,将人脸检索的时间降低到了1s以内。

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    活体认证技术

    该技术支持配合式和非配合式两种检测方式。活体算法能够实现毫秒级的结果反馈,且算法准确率高。在复杂的场景下,真人通过率达到99%,防攻击能力在99.9%以上,能够抵御照片、面具、视频翻拍、头模等各种攻击类型。

    1. »2020年开源基于RGB的工业级静默活体算法,在行业内获得广泛关注,目前已获得821个star。

    2. »2020年小视科技通过BCTC增强级银联活体认证,基于RGB及近红外多模态数据,实现了高安全级别的刷脸支付活体认证算法。

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    面向大容量视频的细粒度结构化解析技术

    依托小视科技的核心算法研发平台以及丰富的视频结构化技术经验,已具备了工业级的多场景视频结构化算法快速研发生产落地能力,在智慧城市、社区、学校等多个场景进行了大规模算法运用,涉及算法200余种,包括人员聚集、斗殴等行为识别、工程车辆检测、占道经营检测、漂浮物检测、高空抛物检测、遛狗牵绳判别等多种算法。

    1. »社区场景高空抛物算法,华为商城SDC严选算法

    2. »社区场景视频结构化30余种算法,落地南京江宁区200多个小区的智慧社区改造

    3. »中国移动千里眼项目视频结构化算法提供商,提供20余种算法,接入1000余路摄像头的实时视频流分析

    4. »公司算法适配20多款国产化AI芯片,在多种边缘设备端落地算法

    5. »2022年在国际多目标跟踪竞赛MOTChallenge中8项评价指标位列第一,其中核心指标MOTA、HOTA均位列第一

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    深度估计技术

    该技术无需昂贵的深度信息传感器,可以使用成本低廉的普通相机完成复杂的测距工作,估算出场景深度。

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    人体姿态分析技术

    使用普通单目相机,从视频画面中实时提取人体骨骼关键点的三维位置信息,对人体骨骼进行三维重建,并对人体关节运动角度、速度等进行精确分析,达到动作捕捉的效果。

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    高精度3D人脸重建技术

    可对人脸53212个3D关键点实时检测,归一化平均误差低于2.8%,基于关键点对人脸进行的3D精细建模,可精细捕捉面部的各种细微表情。

    1. »2020年疫情初期,在戴口罩人脸数据十分缺乏的情况下,我们利用AI生成技术进行数据仿真,生成复杂场景一致性映射的算法训练数据,助力公司戴口罩人脸识别算法在短期内上线。

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    图像生成和数据仿真的技术

    可对有限且昂贵的真实世界数据训练样本进行扩展,提高生产模型的性能,降低模型研发的成本;同时在互动娱乐、艺术创作亦具备广泛的应用价值。

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    图像风格化技术

    可将图片转换为特定的风格类型,或者模仿艺术大师的手法风格进行艺术创作,实现高质量的照片及视频增强,丰富内容细节,添加特效等。

    1. »公司人像卡通化部分技术在Github上开源后,引起行业极大关注。长期蝉联该领域热榜第一名,已累计获得超过3200个star。