Security News :: Информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Поиск Контакты Карта сайта
Security News :: информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Security News
Security Focus

Услуги размещения публикаций на сайте Security News
 
 Газета 
 Статьи 
 Зарубежные новости 
 Под знаком PR 
 Новости 
 События отрасли 
 Дайджест СМИ 
 Фоторепортажи 
 Книги 

Получайте новости Security News через Telegram

Получайте новости Security News через Telegram. Это самый оперативный способ читать их с любого устройства.



Security News





Книжная полка профессионала в безопасности
Газета "Security News" / Зарубежные новости по системам безопасности / События

Распознавание взаимодействий: новое поколение видеоаналитики


08.02.2011

В Оксфордском университете создан экспериментальный программный продукт, который может стать предтечей нового поколения систем интеллектуального видеоанализа. Центральная сущность новой системы -- "взаимодействие". Самообучающийся машинный интеллект с успехом выделяет на видео рукопожатия, удары по рукам (жест, который сопровождается словами "дай пять!"), объятия и поцелуи.

Технология распознавания взаимодействий создана в ходе исследований по машинному зрению и автоматическому анализу содержания больших объемов видеозаписей. Извлекать информацию предполагается из телепередач, записей с YouTube и архивов систем видеонаблюдения.

Алонсо Патрон-Перес, глава департамента инженерных наук Оксфордского университета и куратор видеоаналитических разработок, подчеркивает, что именно действия и деятельность должны быть центральным объектом видеоаналитики.

Он указывает, что технология обнаружения межличностных взаимодействий обладает огромным числом потенциальных сфер применения: от быстрого поиска поцелуев и рукопожатий на любительском видео до генерации потоков данных в системах управления информацией в сфере физической безопасности.

Технология выделения взаимодействий была разработана Патроном-Пересом, доктором Яном Рейдом, доктором Марцином Маршалеком и профессором Эндрю Циссерманом. Созданное ими программное обеспечение основано на алгоритмах компьютерного зрения и машинного обучения.

Процесс обучения компьютера распознаванию взаимодействий начинается с обнаружения и детектирования людей в кадре.  Программа "тренировалась" на разном тестовом видео -- различные сцены классифицировались учеными вручную, а софт запоминал характерные особенности каждой сцены. Судя по всему, обучение происходит по методу Байеса, подобно тому, как обучаются спам-фильтры, или при использовании алгоритмов нейронных сетей.

Когда машинному интеллекту известны характерные признаки межличностных взаимодействий, выделять их среди видео не составляет труда. После определения местоположения в кадре людей анализируются различные характерные признаки актов коммуникации -- например, положение головы и относительные движения частей тела. На основании этих данных программа принимает решение о регистрации акта взаимодействия.

Ученые не сообщают о вероятности правильного определения события. Оценить его умозрительно очень сложно. С другой стороны,  в обучаемых подобным образом системах сегодня нет ничего фантастического или даже необычного. Сложно другое -- получить первичные данные для анализа, определить виды характерных признаков того или иного социального акта. Но для этого надо решить задачу более низкого уровня -- программа должна научиться достоверно определять, каким пикселам кадра соответствуют какие части тела. На современном уровне развития кибернетики, при сегодняшних вычислительных мощностях все эти задачи вполне решаемы.  

Количество показов: 2376

Возврат к списку

Передний край

ХВАТИТ СИДЕТЬ ПО СВОИМ НОРАМ!

Cегодняшняя отрасль безопасности представляет собой замысловатую смесь традиционного и новейшего, развиваясь стремительно и порой непредсказуемо, осваивая новые, невиданные прежде возможности. От простой «офисной» компьютеризации буквально на наших глазах был совершён скачок к полноценному сотрудничеству машинного интеллекта с человеческим. Однако типичный представитель конечника — руководитель корпоративной службы охраны — нередко находится в глухой обороне от окружающего мира, отмахиваясь от интересных и удобных для него же самого предложений, как от дьявольских искушений.

ДРОНЫ: НАЙТИ И ОБЕЗВРЕДИТЬ

Обзор технологий обнаружения и обезвреживания БПЛА. Бум беспилотных летательных аппаратов затронул и индустрию безопасности. Вполне возможно, что вскоре появится спрос на решения по организации «малой противовоздушной обороны» объектов.

10 ПРОБЛЕМ ОБЛАКОВ

Специалисты провели опрос заказчиков, проявивших интерес к системам облачного видеонаблюдения, и на основе полученных данных сформулировали своеобразный хит-парад проблематики, которая встаёт перед клиентами в ходе эксплуатации таких систем. Это далеко не исчерпывающий список, однако на начальном этапе освоения облачных технологий этого должно хватить. Не ведитесь на рекламу и не оставляйте в своих представлениях «белых пятен». Тот, кто во всём разберётся, первым двинется дальше.

RSSRSS
Присоединиться в ТвиттереTwitter
Присоединиться в FacebookTelegram
Присоединиться в LinkedInLinkedIn
Присоединиться в FacebookFacebook
Присоединиться в Google+Google+
Присоединиться ВКонтактеВКонтакте
Присоединиться в YoutubeYouTube
Присоединиться в ОдноклассникиОдноклассники
Присоединиться в LiveJournaLiveJournal


Hanwha Techwin выпускает IP-камеры серии Wisenet X на новом чипсете, с передовым функционалом

Открытая платформа — основа для создания приложений для систем видеонаблюдения
Открытая платформа - основа для создания приложений для систем видеонаблюдения
Камеры Hanwha Techwin обеспечивают открытую платформу, на которой разработчики ПО могут создавать приложения, расширяющие функционал системы видеонаблюдения видеоаналитикой.

Две карты памяти в одной камере видеонаблюдения
Две карты памяти в одной камере видеонаблюдения
В системах видеонаблюдения теперь можно устанавливать две карты памяти в одной камере. Поддержка двух карт общей ёмкостью до 512 Гбайт реализована в новых камерах серии Wisenet X от компании Hanwha Techwin. Это позволяет повысить объём локального архива или сделать запись дублированной для большей надёжности.

Интеллектуальный поиск в архиве — мгновенное обнаружение объекта по его признакам
Интеллектуальный поиск в архиве - мгновенное обнаружение объекта по его признакам
Поиск в видеоархиве может быть быстрым и точным, если он выполняется с помощью технологии «Суммированное изображение». Она позволяет на многодневной, многоканальной видеозаписи практически мгновенно находить объекты по их словесному описанию.

Defocus Detection — обнаружение расфокусировки камеры видеонаблюдения
Defocus Detection
Функция Defocus Detection позволяет автоматически обнаружить расфокусировку камеры видеонаблюдения. При использовании этой функции оператор сразу получает уведомление в случае, если у телекамеры сбивается фокус.

Цветное изображение при низкой освещённости
Цветное изображение при низкой освещённости в камерах видеонаблюдения на чипсете Wisenet 5
Новые камеры видеонаблюдения Wisenet X обеспечивают цветное изображение даже при низкой освещённости. Это обусловлено тем, что новый чипсет Wisenet 5, который применяется в данных телекамерах, строится по принципу «система на кристалле» и потому позволяет более эффективно фиксировать свет, падающий на матрицу.



Hits 49600067
13083
Hosts 4498118
768
Visitors 8348038
1933

46

© ИА «Безопасность Сегодня», 2017.
© «Секьюрити Фокус», 2001-2016.
Свидетельство о регистрации электронного СМИ SECURITY NEWS ЭЛ № ФС 77-33582