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Com trajetória de inovação e pioneirismo em streaming de vídeo, RealNetworks consolida solução de Visão Computacional baseada em AI a nível global

16/09/2020

• 1 min de leitura

São Paulo, Setembro de 2020 Com ampla trajetória e pioneirismo em streaming de vídeo para a Internet, a RealNetworks, empresa global [NASDAQ: RNWK] com sede em Seattle (EUA) e 14 escritórios em todo o mundo, consolida a tecnologia de Visão Computacional, SAFR™ como a melhor do mercado global, mantendo sua liderança em trajetória de inovações em softwares e serviços.

A partir da expertise da companhia em inteligência artificial e deep learning, foi possível criar o SAFR™ (Secure Accurate Facial Recognition), plataforma de reconhecimento facial e visão computacional mais avançada do mundo para inteligência de vídeo ao vivo, com altíssimos níveis de acurácia e rapidez segundo a Universidade de Massachusetts.

Avaliada com excelência pelo NIST (National Institute of Standards and Technology) como a solução mais leve e mais rápida entre as analisadas no Facial Recognition Vendor Test FRVT — o principal laboratório de padrões de medição dos Estados Unidos — o SAFR permite novas aplicações para segurança e higiene, conveniência e análise e, a partir do aprendizado de máquina, está continuamente melhorando a eficiência e precisão.

Pela sua leveza – permitindo altas reduções de hardware (3-5 vezes menos) em relação aos concorrentes – o SAFR™ se destaca também, pelo altíssimo grau de acurácia (99,87%) no reconhecimento de rostos, mesmo em movimento, na denominada categoria: Labeled Faces in the Wild (LFW), com base na referência da Universidade de Massachusetts (EUA). Altamente customizável em termos de aplicações de uso, a plataforma possui alto grau de flexibilidade na integração com a interface de terceiros, assim como a compatibilidade para uso nos principais sistemas do mercado global, como Windows, Android, MacOS e iOs, além de ser capaz de detectar rostos e máscaras com velocidade menor que 100 milissegundos.

Jose Larrucea, Sênior Vice-President de International Sales da RealNetworks (Latam e EMEA), explica ainda que a plataforma atende plenamente às conformidades da GDPR da Europa, que é a base da Lei Geral de Proteção de Dados do Brasil, somadas às políticas de compliance da própria companhia.

Graças a todas essas potencialidades, o SAFR™ oferece suporte a vários casos de uso como acesso seguro, Touchless Authentication que pode substituir o uso de um crachá de identificação, monitoramento com notificações e registros de eventos para análises e outros diversos analíticos. Fornece detecção facial, de máscaras e inclusive, quando necessário, o acompanhamento simultâneo de múltiplos rostos no campo visual de câmera. Cada rosto pode ser analisado seletivamente quanto à idade, sexo, e expressão facial, de forma totalmente anônima, sem gerar uma biometria única para cada rosto”, explica Larrucea.

Melhor custo-benefício e excelência em performance

Ainda de acordo com Larrucea, o SAFR™ funciona com qualquer câmera IP e pode ser executado em computadores de mercado e outros IoTs, tanto com processamento em nuvem, local e híbrido.

Em julho, a RealNetworks lançou o SAFR® Inside, novo componente de processamento na ponta (Edge Processing), habilitado para operar na nova câmera da fabricante mundial Axis, modelo AXIS Q1615 Mk III. Com o lançamento, o SAFR®Inside reduz a largura de banda da rede e as demandas de hardware do servidor, resultando em mais economia nos custos de processamento.

Tomemos o exemplo de uma cadeia de estabelecimentos que implementa o SAFR® para detecção de máscara em algumas câmeras IP tradicionais em dezenas de locais. Instalando câmeras com o SAFR® Inside e emparelhando-as com o SAFR® Cloud, a cadeia de estabelecimentos elimina totalmente a necessidade de servidores locais, resultando em uma drástica redução de custos”, reforça Jose Larrucea.

Para mais informações, visite http://www.safrbrasil.com/inside

Sobre a RealNetworks

Associada da ABINC, a RealNetworks, pioneira em soluções de vídeo, é uma empresa global [NASDAQ: RNWK] com sede em Seattle (EUA), totalizando 14 escritórios no mundo. Fundada em 1994, vem trabalhando nos últimos cinco anos com machine learning e inteligência artificial, criando em 2015 a solução líder de reconhecimento facial, SAFR™.

Sobre a SAFR™

SAFR™ (Secure Accurate Facial Recognition) é a plataforma de reconhecimento facial e visão computacional mais avançada do mundo para inteligência de vídeo ao vivo, com altíssimos níveis de acurácia e rapidez segundo a Universidade de Massachusetts.

Avaliada com excelência pelo NIST (National Institute of Standards and Technology) como a solução mais leve e mais rápida entre as analisadas no Facial Recognition Vendor Test FRVT — o principal laboratório de padrões de medição dos Estados Unidos — o SAFR™ permite novas aplicações para segurança e higiene, conveniência e análise e, a partir do aprendizado de máquina, está continuamente melhorando a eficiência e precisão.

 O SAFR™ permite altas reduções de hardware (3-5 vezes menos) em relação aos concorrentes – e se destaca também, pelo altíssimo grau de acurácia (99,87%) no reconhecimento de rostos, mesmo em movimento, na denominada categoria: Labeled Faces in the Wild (LFW), com base na referência da Universidade de Massachusetts (EUA). Altamente customizável em termos de aplicações de uso, a plataforma possui alto grau de flexibilidade na integração com a interface de terceiros, assim como a compatibilidade para uso nos principais sistemas do mercado global, como Windows, Android, MacOS e iOs, além de ser capaz de detectar rostos e máscaras com velocidade menor que 100 milissegundos.

Baseada em machine learning e inteligência artificial, o SAFR™ tem sido aplicado em projetos de smart and safe cities, transportes, saúde, indústria, educação, aeroportos, varejo, contribuindo com o aumento da segurança, eficiência de processos e na criação indicadores para a rápida tomada de decisão.

Com relação à privacidade, o SAFR usa criptografia AES-256 e HTTPS e está totalmente em conformidade com a GDPR (General Data Protection Regulation), que é a base para a futura lei de proteção de dados no Brasil, LGPD.

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