WE TEACH MACHINES THE BEAUTY AND COMPLEXITY OF HUMAN FACES

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顔を中心とする分析

今日撮影される全ての写真の80%には、少なくとも1つの顔が写っています。

簡単に言うと、顔分析はコンピュータービジョンの基本骨格です。露出、フォーカス、ホワイトバランスのキャリブレーション、バイオメトリクス、ポートレートエンハンスメント、感情認識などの技術は、コンピュータービジョンを中心とした今日のカメラから、意思決定を行うインテリジェントな未来のカメラへの架け橋となっています。

DTSは、あらゆる組み込み機器でのインテリジェントな画像処理機能を実現するため、柔軟なアーキテクチャーにおけるハイブリッドで拡張性のあるソフトウェアまたはハードウェア実装を提供します。これにより、低消費電力、高性能、最先端機能の最適な組み合わせを実現し、優れたユーザーエクスペリエンスを可能にします。

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって推進される弊社の顔を中心とする分析の一連には、FDX(次世代型顔検出技術)、顔特徴検出(FFD)、顔分類(FC)、感情検出の機能が含まれています。


ハイライト

  • CNN検出エンジンをベースとした顔検出・追跡ソリューション。
  • ニューラルネットワークによる人の顔のパラメトリックモデルの強化。
  • 人口統計学に基づいたCNNにより精度の増した顔分類技術。
  • 特定の分類の採用が容易なニューラルベースの感情分類

FDXは、モバイルプラットフォーム上で最適に動作することを主な目的として設計された、顔そのもの、そして、顔の特徴を検出する新たな実装技術です。

発生頻度が極端に少ないケースもすべてカバーするよう特別に構築されたCNNアーキテクチャーに基づいているため、制約のない環境でのシステムによる顔検出が可能です。

FDXは、マルチタスク顔分析のために設計されたCNNを採用しており、顔の検出、顔のフレーミング機能改善のための問題修正、顔の特徴(目や口角)の検出、配向角の出力を同時に行うことができます。

FDXは柔軟性と自由な環境設定を可能にします。

バランスおよび調整の取れたスピード、品質、ロック時間のバランスがUXと電力要件の改善を図ります。

高速で新しいフレーム上のビデオモードでの再検出を行うことにより、ビデオシーケンスの安定性を高めます。また、出力の時間的フィルタリングを実行することで一貫性も高められます。

柔軟で自由に設定可能な顔面ロック、シングルまたはマルチフレームが、消費電力と検出速度を最適化します。

制御しやすい検出率と誤検知率が、ユースケースの要件に応じたソリューションの品質のバランスを保ちます。

並列化を考慮して設計された、CNNによる推論のための柔軟で効率的なコードアーキテクチャーを採用したFDX。

NEON最適化とスレッド数の設定が可能なCNNの実行。

CPUのみの実行。GPU不要。


DTSの顔特徴検出ソリューションは、18点または91点の特徴点を持つモデルの2つの展開モードを使用して、高速または品質重視のリアルタイム処理を実現します。

また、このソリューションは、ヨー角にも-90度から90度まで対応した3軸の顔向き推定機能も備えています。FDXの特徴を利用し、精度を向上させています。


DTSの顔分類および感情検出ソリューションは、トラッキングモードで性別、年齢、表情における分類を可能にします。両目の位置が追跡できる限り、トラッキングモードでは7つの感情検出が可能です。

カメラシステムに依存しないコアエンジンを維持しながら(可視、NIR(近赤外)をサポートにも対応)、ユースケースのニーズごとに特定の区分へと容易に適応させること(例:FACS(顔面動作符号化システム))が可能です。

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