stradvision

人脸识别新技术将使汽车能够识别正在接近的人，解锁车门并启动汽车。

StradVision宣布其算法工程师Bong-Nam Kang博士将在国际计算机视觉大会（ICCV 2019）上发表其最新技术-AV面部识别研究成果。

在ICCV 2019大会前夕，活动组织者收到4,000多篇论文，Bong-Nam Kang博士的论文被组织机构所采纳并发表。‘StradVision's Attentional Feature-Pair Relation Networks for Accurate Face Recognition’

Kang博士的研究重点是面部识别算法，该算法可检测人脸特征提供更准确的识别率。即使关闭汽车，摄像机仍然可以监视周围环境，在观察到车主正在靠近时打开车门并启动引擎。

StradVision首席执行官Junhwan Kim表示：“Kang博士对面部识别的研究是开创性的，对自动驾驶汽车的未来成功至关重要。我们StradVision团队很高兴他能在ICCV上发表他的最新研究成果，我们期待StradVision引领AV技术的发展。”

准确的面部识别通常很复杂，因为必须考虑多种因素，包括姿势，表情和照明等。 StradVision的Attentional Feature-pair Relation Network（AFRN），通过优先处理区域（如眼睛，鼻子和嘴巴）来提高面部识别的准确性，该技术可以嵌入在价格合理的小型硬件中。

Kang博士在韩国浦项科技大学获得博士学位，专注于深度学习和面部识别研究。在2019年初，其发表的论文“‘Hierarchical Feature-Pair Relation Networks for Face Recognition’，也被授予CVPR 2019最佳论文奖。

Kang博士表示：“我很高兴出现在ICCV 2019上，并向大家讲解这种自动驾驶创新技术。”

在ICCV学术会议上，Kang博士也向大家介绍了StradVision最新的视觉ADAS技术。

StradVision的SVNet软件（包括SVNet External，SVNet Internal和SVNet工具软件）可提供实时反馈，检测盲区中的障碍物并提醒驾驶员可能发生的事故。此外，即使在夜间或雨雪等恶劣天气情况下，也可感知其他车辆突然变更车道及车辆速度，从而防止碰撞。

SVNet的网络比起视觉感知软件市场上的其他公司更轻便，更强大，更兼容。在商业车对高精度和计算能力的要求下，StradVision的深度神经网络是满足客户要求为数不多的嵌入式软件。