안면인식(Face Recognition)
씨엔엔(CNN : Convolutional Neural Network)기반의 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 인공지능(AI) 안면인식 솔루션을 개발하였습니다. 각종 영상, 이미지에서 사람의 얼굴을 인식 추출하고 분석, 분류하여 정확도 98%(Accuracy-top5)의 정확한 결과값을 제공합니다.
- ㆍ동영상 내 안면 객체 인식과 로그 생성, 트래킹 기술
- ㆍ머신러닝 기반의 객체 특징을 이용한 안면 분류 기술
- ㆍ동영상 내 관심구간 검출 기술
- ㆍ동영상 객체 출연 빈도 검출 기술
- ㆍ연관 동영상 데이터베이스(DB) 구축 관리 기술
적용 분야
- ㆍ동영상 출연 인물을 검색, 분류하여 고객 맞춤형 서비스를 하고자 하는 기업
- ㆍ실종 아동 찾기, 수배 용의자 탐지 등 공적 활용
- ㆍ보안 인증 분야(폐쇄회로 티비(CCTV) 실시간 분석 등)
사물인식(Object Detection)
씨엔엔(CNN : Convolutional Neural Network)기반의 딥러닝(Deep Learning) 기술을 활용하여 인공지능(AI) 객체 감지 AI 솔루션을 개발 중입니다. 각종 영상, 이미지에서 학습할 객체를 인식 추출하고 분석, 분류하며, 레이어와 가중치를 설정 관리하여 원하는 객체의 정확한 결과값을 제공합니다.
- ㆍ동영상 내 지정 객체 감지와 로그 생성, 트래킹 기술
- ㆍ머신러닝 기반의 객체 특징을 이용한 사물인식 기술
- ㆍ동영상 객체 출연 빈도 검출 기술
- ㆍ연관 동영상 데이터베이스(DB) 구축 관리 기술
적용 분야
- ㆍ동영상 내 사물을 인식하고 분류하여 고객에 맞는 광고를 제공하고자 하는 경우
- ㆍ제품의 불량 여부를 인공지능을 활용하여 판별하여 효율을 높이고자 하는 기업
- ㆍ자율 주행 시 시각 정보를 실시간으로 분석하려는 경우
- ㆍ시각 장애인 이동 편의성 제고를 위한 서비스를 개발하려는 기관
협업 필터링 추천 시스템(Collaborative Filtering Recommendation System)
사용자들의 이용 데이터를 기반으로 협업 필터링을 이용하여 사용자 성향에 맞는 정확한 아이템을 추천합니다. 수십 만명의 이용데이터를 토대로 동일성, 유사도, 이용빈도, 선호도 등을 수치화 하여 사용자에 맞는 정확한 아이템을 제공할 수 있도록 합니다.
- ㆍ사용자 기반 추천 : 사용자 간의 선호를 분석하여 나와 유사한 성향의 사용자가 좋아하는 아이템을 추천
- ㆍ아이템 기반 추천 : 아이템들 간의 유사도와 사용자의 선호도를 기준으로 아이템을 추천
적용 분야
- ㆍ오티티(OTT)서비스 등에서 사용자를 성향별로 구분하여 맞춤형 컨텐츠를 제공하고자 하는 서비스의 경우
- ㆍ사용자의 성향과 이용패턴을 분석하여 광고효과를 높이고자 하는 타켓팅 광고 솔루션 업체
- ㆍ인터넷 쇼핑몰 서비스 등에서 구매자를 분류하여 마케팅을 진행하고 제품을 추천하여 판매매출을 높이고자 하는 경우
제타미디어 AI 관련 특허 정보
·등록번호: 1022612210000 (2021.05.31)
영상정보 획득 시스템 및 그 방법과 영상정보 표시 방법 (System And Method For Obtaining Image Information, And Method For Displaying Image Acquisition Information)·특허개요
영상을 분석하여 영상 시청 시에 등장인물별 등장시점 정보를 제공함으로써 원하는 인물의 등장 시점부터 재생을 선택할 수 있도록 하는 것은 물론, 재생 영상 내의 등장인물의 정보를 제공하는 영상정보 획득 시스템 및 그 방법과 영상정보 표시 방법
제타미디어 AI 관련 특허 정보
·등록번호: 1024081520000 (2022.06.08)
인공지능 기반의 히스토리 데이터 관리 방법 (History Data Managing Method On The Basis Of Artificial Intelligence)·특허개요
인공지능 기반의 히스토리 데이터 관리 방법에 관한 것으로, 학습 데이터가 업데이트되면 데이터 처리부가 현재 배포 중인 학습 번호의 원본 저장소의 하위 디렉토리에 추가된 학습 데이터를 트리구조로 저장하는 단계와 상기 데이터 처리부가 상기 원본 저장소의 디렉토리에 업로드 된 학습 데이터의 심볼릭링크 파일을 생성. 링크 저장소에 저장하는 단계를 포함하되, 상기 원본 저장소의 하위 디렉토리 및 링크 저장소의 심볼릭링크 파일은 "부모학습번호_자식학습번호"의 형태로 이름을 부여하도록 구성한다. 이러한 본 발명은 딥러닝을 위한 데이터를 업로드 별로 관리하여 전체 데이터의 업로드 없이도 데이터의 롤백 및 업데이트가 용이하고, 그에 따라 데이타가 변경된 경우에도 데이터의 학습 과정이 빠른 시간 내에 이루어짐으로 학습 모델의 정확도를 향상시킬 수 있다.
