Plataforma de Reconhecimento Facial SAFR de alta precisão agora se integra com os principais sistemas de gerenciamento de vídeo em todo o mundo

LAS VEGAS, 9 de Abril de 2019 – A RealNetworks, Inc (NASDAQ: RNWK), líder em software e serviços de mídia digital, anunciou hoje o SAFR ™ for Security, uma nova solução que integra o SAFR, à principal plataforma de reconhecimento facial do mundo para vídeo ao vivo, com os principais sistemas de gerenciamento de vídeo (VMS) para fornecer visibilidade aprimorada e ciência situacional para profissionais de segurança. Anunciado hoje no ISC West em Las Vegas, o SAFR for Security já está disponível para implantação mundial.

Hoje, chefes de segurança em hospitais, estádios, campus corporativos, aeroportos e outras empresas devem manter uma grande visibilidade sobre áreas extensas por meio de um número crescente de câmeras de segurança. Para saber se uma pessoa familiar, funcionário, VIP, ameaça percebida, preocupação ou estranho está no local, os profissionais de segurança devem confiar em sua capacidade de se concentrar em detalhes e, em seguida, fazer avaliações precisas.

“Tem sido um desafio manter ciência de quem está presente na Shelby American, sejam eles indivíduos específicos de interesse ou demografia agregada dos visitantes do museu”, disse Richard Sparkman, diretor de tecnologia, frota e instalações do museu de carros Shelby American em Las Vegas.”. O SAFR for Security simplifica a manutenção de maior segurança em áreas públicas e restritas em nossas instalações e nos ajuda a entender quem está passando por nosso museu por idade, sexo e hora do dia – permitindo adaptar melhor a experiência no museu”.

Disponível como uma solução autônoma ou integrada com sistemas de gerenciamento de vídeo líderes de mercado, o SAFR for Security fornece monitoramento 24 horas por dia, 7 dias por semana para detectar e combinar milhões de rostos em tempo real, oferecendo uma taxa de precisão de 99,86%. Nos resultados dos testes do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) de abril de 2019, o algoritmo SAFR foi testado como o mais rápido e mais compacto entre os algoritmos para imagens no mundo real com menos de 0,025 FNMR. Quando o SAFR for Security é emparelhado com um VMS, a experiência integrada inclui sobreposições de vídeo no VMS para identificar estranhos, ameaças, preocupações, pessoas não reconhecidas, VIPs, funcionários ou outras pessoas marcadas em vídeo ao vivo. As equipes de segurança podem personalizar alertas em tempo real para notificá-los automaticamente quando pessoas de interesse aparecerem em um feed de câmera de vídeo ou usar marcadores automáticos para conduzir análises forenses. O SAFR for Security anexa metadados avançados a gravações de vídeo para que os profissionais de segurança possam pesquisar por intervalo de horário, local, categoria, tipo de pessoa e indivíduo registrado, ao invés de analisar horas de vídeo para encontrar uma pessoa específica.

“Profissionais de segurança são inundados com horas de imagens brutas, muitas das quais devem ser avaliadas em tempo real por um número limitado de olhos humanos”, disse Dan Grimm, vice-presidente e gerente geral de Computer Vision da RealNetworks. “O SAFR for Security ajuda esses profissionais a manter maior visibilidade combinando nosso serviço de reconhecimento facial – baseado em Inteligência Artificial, altamente preciso – com o software que eles usam atualmente”.

A plataforma SAFR foi otimizada para detectar e reconhecer rostos em vídeo ao vivo com base em sua excelência líder de mercado em precisão e desempenho. A plataforma SAFR pode ser implantada em um único PC para monitorar um punhado de câmeras IP ou dimensionada para milhares de câmeras em uma arquitetura distribuída, hospedada no local, na nuvem ou híbrida. Todos os dados transmitidos pelo SAFR são protegidos com criptografia AES 256 em trânsito e em repouso. A plataforma também fornece dados acionáveis para análises ao vivo de volumes de tráfego, composição demográfica, tempos de parada, mapas de calor e exportações de dados para relatórios adicionais.

“Estamos muito satisfeitos por nos associarmos à RealNetworks para ampliar nosso sistema inteligente de vídeo IP com o SAFR for Security que é uma plataforma de reconhecimento facial altamente precisa”, disse Thomas Lausten, CEO da MOBOTIX AG. “A combinação do SAFR e nossas inovadoras tecnologias de câmeras abre um novo conjunto de aplicações e casos de uso para os clientes da MOBOTIX em todo o mundo, especialmente no varejo, saúde e educação.”

O SAFR for Security está disponível para compra e instalação através de uma lista crescente de parceiros confiáveis em todo o mundo. “Nossos clientes em aviação, varejo, residências e bancos agora podem gerenciar com mais precisão e facilidade o acesso, a segurança e o tráfego de pessoas por meio da tecnologia SAFR”, disse Diego Filardi, CEO do Shock Group.

Para começar a usar o SAFR for Security em sua empresa, acesse http://SAFRBrasil.com ou experimente o SAFR for Security em Las Vegas no ISC West Sands Expo Hall, estande nº 27099, de 10 a 12 de Abril.

Sobre a RealNetworks
Com base em um legado de experiência e inovação em mídia digital, a RealNetworks criou uma nova geração de produtos que emprega inteligência artificial e aprendizado de máquina de ponta para aprimorar e proteger nosso dia-a-dia. O SAFR (http://safrbrasil.com) é a principal plataforma de reconhecimento facial do mundo para vídeos ao vivo. Liderando em desempenho e precisão no mundo real, como evidenciado nos testes do NIST, o SAFR permite novos aplicativos para segurança, conveniência e análise. O Kontxt (www.kontxt.com) é a principal plataforma de categorização de mensagens A2P para ajudar as operadoras de telefonia móvel a conquistar a lealdade dos seus clientes e gerar novas receitas por meio da classificação de mensagens de texto e antispam. Para informações sobre nossos outros produtos, visite http://www.realnetworks.com.br/.

Os resultados mostrados a partir do NIST não constituem um endosso de qualquer sistema, produto, serviço ou empresa específico pelo NIST. https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-vendor-test-frvt-ongoing.