Veritone, Inc. stellt Veritone Tracker vor, eine neue KI-gestützte Tracking-Lösung, die auf einer vertrauensbasierten Ähnlichkeitserkennung basiert, um Personen und Objekte über eine Videoerkennungssoftware zu verfolgen. Veritone Tracker liefert die unvoreingenommenen Erkenntnisse, die notwendig sind, um die visuelle Beschreibung einer Person von Interesse in einer Szene, ihre Aktivitäten und den Kontext anderer Personen in der Szene zu bewerten, ohne Gesichtserkennung oder andere biometrische Identifizierung durchzuführen, die die Identität einer Person preisgeben würde. Die neue Anwendung wurde auf der Grundlage von Veritones aiWARE und KI-Kenntnissen im Bereich des Evidence Lifecycle Management sowie der Technologie der im August übernommenen Vision Semantics Ltd. in London entwickelt. (VSL), einem führenden Unternehmen für Computer Vision Technologie, das sich auf KI-gestützte Videoanalyse- und Überwachungssoftwarelösungen konzentriert.

Das Patentportfolio von VSL umfasst neun internationale Patentfamilien und 34 zugrunde liegende Patente. Die kombinierte Technologie wird die bestehenden aiWARE-basierten Anwendungen des Unternehmens in den Bereichen öffentliche Sicherheit und kommerzielle Unternehmen erweitern. VSL wurde von Professor Sean Gong als Spin-Off der Computer Vision Group der Queen Mary University of London gegründet. VSL hat es sich zur Aufgabe gemacht, Software von Weltrang zu entwickeln, die auf Gongs Forschungen im Bereich Computer Vision und maschinelles Lernen basiert und sich auf Videoanalyse, Handlungs- und Objekterkennung konzentriert.

VSL ist international bekannt für seine Lösung zur Wiedererkennung von Personen (Person Re-identification (RE-ID)), eine Computer-Vision-Technologie zur Wahrung der Privatsphäre für Anwendungen im Bereich der öffentlichen Sicherheit und der Gefahrenabwehr. Person RE-ID ist der Mechanismus, um eine Person an verschiedenen Orten und zu verschiedenen Zeiten in einer riesigen Menge von Videodaten zu finden, die von verteilten Kameras gesammelt wurden. Sie ist einzigartig, weil sie keine privaten Daten, Gesichtsmerkmale oder andere üblicherweise verwendete personenbezogene biometrische Merkmale verwendet.