SentiVeillance SDK

Reconocimiento de rostros y detección de movimiento para sistemas de vigilancia sobre video

SentiVeillance SDK está diseñado para desarrollar software que realicen identificación biométrica de rostro y detecten peatones u objetos en movimiento usando transmisiones de video en vivo desde cámaras de vigilancia digitales de alta resolución.

El SDK es usado para identificación pasiva – cuando los transeúntes no hacen ningún esfuerzo por ser reconocidos. La lista de usos posibles incluye cuerpos policiales, seguridad, control de asistencia, recuento de visitas, monitor de trafico y otras aplicaciones comerciales.

También permite crear aplicaciones para las plataformas Microsoft Windows y Linux.

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Características y capacidades

  • Detección de rostros en tiempo real, extracción de plantillas y comparación con una base de datos de vigilancia.
  • Seguimiento de múltiples rostros u objetos simultáneamente.
  • Detección y seguimiento avanzados en objetos y peatones en movimiento.
  • Clasificación por género, detección de sonrisa, boca abierta, ojos cerrados y anteojos.
  • Registro de operaciones y reporte de eventos automático, así como el enrolamiento de nuevos rostros desde la transmisión de video son agregados a la lista de vigilancia automáticamente.
  • Gran apoyo de sistemas de vigilancia mediante la conexión de varias cámaras a una computadora y sincronización rápida entre los equipos en red.
  • Disponible como un SDK Multiplataforma que soporta múltiples lenguajes de programación.
  • Precios razonables, licenciamiento flexible y soporte al cliente gratuito.
Atributos de rostro y de género SentiVeillance facial attributes detection
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Identificación contra una lista de vigilancia SentiVeillance identification against watchlist
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Seguimiento de peatones y vehículos SentiVeillance pedestrian and vehicle tracking
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Seguimiento en áreas restringidas SentiVeillance restricted area tracking
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Características y capacidades de la tecnología SentiVeillance 4.0:

  • Ejecución en tiempo real. La tecnología de VeriLook Surveillance ejecuta reconocimiento y seguimiento de rostros, peatones y objetos en tiempo real. La tecnología está diseñada para ejecutarse en procesadores multi core para lograr un rendimiento rápido.
  • Dos algoritmos para sistemas de vigilancia. Dependiendo del diseño del sistema de vigilancia, se emplea uno de estos algoritmos:
    • El algoritmo biométrico de reconocimiento de rostro tiene las siguientes capacidades para los sistemas de vigilancia:
      • Detección de múltiples rostros, características de extracción y plantilla de comparación contra la base de datos internas en tiempo real. Ver video más abajo.
      • El seguimiento de rostros es ejecutado en todos los cuadros sucesivos del video fuente hasta que desaparezcan del campo de visión de la cámara. El algoritmo de seguimiento de rostros usa modelos dinámicos de rostro y predicción de movimiento que los hacen robusto frente a oclusiones realizadas por otro objeto o incluso otros rostros. El algoritmo es capaz de seguir realizando el seguimiento incluso cuando el rostro aparece nuevamente luego de ser completamente cubierto por una oclusión (proveniente de un muro, muebles, cartel, etc.)
      • Clasificación por género (opcional) para cada persona en el fotograma. Ver video más abajo.
      • Determinación de edad (opcional) para cada persona en el fotograma.
      • Detección de atributos tales como sonrisa, boca abierta, ojos cerrados, anteojos y lentes de sol. Ver video más abajo.
    • El algoritmo de detección de movimiento y seguimiento ejecuta la detección avanzada de objetos en movimiento dentro de la escena, los clasifica y mantiene el seguimiento hasta que estos desaparezcen. Estas funciones están disponibles para los sistemas de vigilancia:
      • Clasificación de objetos. Después de la calibración, SentiVeillance permite llevar a cabo la clasificación de objetos en base al tamaño y la velocidad de movimiento. Por ejemplo, los usuarios pueden configurar un sistema de vigilancia para determinar si un objeto rastreado es un vehículo, un solo peatón o un grupo de peatones. Ver video más abajo.
      • Control de zonas restringidas. El algoritmo SentiVeillance puede detectar e informar si personas u objetos entran, salen o permanecen en áreas restringidas. Los eventos se desencadenan cuando las personas u objetos cruzan las líneas predefinidas o entran en las esferas de forma poligonal preestablecidas. Ver video más abajo.
      • Tolerancia a las condiciones climáticas. El algoritmo hace caso omiso de la lluvia y la nieve, así como de árboles y arbustos que se balancean por el viento.
  • Operación automática. Un sistema basado en VeriLook Surveillance 3.1 SDK es capaz de registrar un rostro, un peatón o la apariencia del objeto, hacer su seguimiento y señalar su desaparición. The detected faces are matched against the watchlist in the internal database and recognized faces are immediately reported to the system. El sistema utiliza la detección de rostros para el enrolamiento automático desde el flujo de vídeo y para añadir nuevas plantillas faciales sobre la marcha a la lista de vigilancia.
  • Soporte a grandes sistemas de vigilancia. SentiVeillance 4.0 SDK permite integrar su tecnología a sistemas de vigilancia con cámaras múltiples y múltiples nodos de procesamiento de datos. Una sola PC o servidor puede procesar datos de video de varias cámaras al mismo tiempo. Múltiples PCs ejecutando el software SentiVeillance pueden sincronizar rápidamente los datos biométricos y de vigilancia entre sí, a través de la red. La sincronización se puede personalizar ya que el SDK incluye ejemplos de código fuente para usar los procesos de comunicación y sincronización.
  • Procesamiento de archivos de video. SentiVeillance también acepta información proveniente de archivos de video. Los archivos de video son procesados en tiempo real como si proviniesen de una cámara virtual, por lo que un video de una hora de duración será procesado en 1 hora
Identificación contra lista de vigilancia

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Clasificación por género y atributos de rostros

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Seguimiento de múltiples rostros y clasificación por género (nota 1)

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Seguimiento de peatones y vehículos

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Peatones y seguimiento en zonas restringidas

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Nota 1:
Este video de demostración emplea el conjunto de datos Chokepoint [1, 2]. El permiso para emplearlo en esta aplicación de demostración fue garantizado por los propietarios de los datos.
Referencias:
[1] http://arma.sourceforge.net/chokepoint/.
[2] Y. Wong, S. Chen, S. Mau, C. Sanderson, B.C. Lovell. Patch-based Probabilistic Image Quality Assessment for Face Selection and Improved Video-based Face Recognition. In IEEE Biometrics Workshop, Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, páginas 81-88. IEEE, June 2011. http://conradsanderson.id.au/pdfs/wong_face_selection_cvpr_biometrics_2011.pdf