Visage Technologies, ein schwedisch-kroatisches Unternehmen, das sich mit Computer Vision und Algorithmen beschäftigt, die es Computern ermöglichen, die Welt durch Bild- und Videoverarbeitung zu interpretieren, hat kürzlich sein neues Produkt Arbelle vorgestellt, eine Marke, die ein interaktives Erlebnis für das Ausprobieren und Testen von Kosmetikprodukten mithilfe von Augmented Reality (AR) bietet. Kurz gesagt, es geht um virtuelles Makeup-Anprobieren, das Augmented Reality und künstliche Intelligenz kombiniert, erklärte Gordan Kreković, der Direktor von Visage Technologies, gegenüber Lider.
– Arbelle ist unsere neue Marke, die wir in diesem Jahr eingeführt haben. Wir haben uns entschieden, dem Markt eine spezialisierte Lösung für die Kosmetikindustrie anzubieten, zusätzlich zu unserem bestehenden Produkt in der Face Technology-Abteilung, das in verschiedenen Branchen anwendbar ist. Um die Werte und den Charakter dieses Produkts besser zu vermitteln und die Kommunikation auf eine engere Zielgruppe abzustimmen, haben wir uns für eine neue Marke entschieden. Obwohl alles mit einer Lösung für virtuelles Makeup-Anprobieren begann, ist die Idee umfassender. Das Ziel ist es, KI-Algorithmen zu aktivieren, um ein personalisiertes und realistisches Erlebnis zu ermöglichen, das Produktempfehlungen basierend auf Informationen, die vom Gesicht gelesen werden, wie z.B. Hauttönungsnuancen, umfasst – betonte Kreković und fügte hinzu, dass ihre Technologie bereits von City Lab Cosmetics genutzt wird, die es ihren Kunden ermöglicht, ihren eigenen Lippenstift zu entwerfen.
Neue Technologien haben tatsächlich den Kosmetikmarkt betreten, der sehr transformativ ist und durch die Integration von Augmented Reality (AR) geprägt ist, und Arbelle wird als die fortschrittlichste virtuelle Lösung für das Makeup-Anprobieren angesehen.
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Visage Technologies wurde 2002 in Schweden von zwei Wissenschaftlern Jörgen Ahlberg und Igor Pandžić gegründet, und die Expansion des Unternehmens, das sich mit der Entwicklung von Computer Vision beschäftigte, begann im Büro in Zagreb.
Visage Technologies hat zwei Abteilungen – die Face Technology-Abteilung und die Automotive-Abteilung. Die Face Technology-Abteilung, die Arbelle entwickelt hat, entwickelt ein eigenes Produkt zur Analyse menschlicher Gesichter, das von Kunden in verschiedenen industriellen Lösungen genutzt wird, nicht nur in der Kosmetikindustrie. Beispielsweise wird diese Technologie zur Überwachung der Müdigkeit von Fahrern in Autos, zum Anprobieren von virtuellen Brillen usw. verwendet.
– Wir haben etwa dreihundert Kunden aus der ganzen Welt, und unser Produkt wird in digitalen Anzeigen großer Marken wie Coca-Cola, Lufthansa und Škoda präsentiert, was es den Nutzern ermöglicht, mit den Werbeinhalten zu interagieren. Es findet sich in Unterhaltungsanwendungen von McDonald’s und Disneyland, in Smart Mirrors, in Robotern von Engineered Arts und Spoon, in Lösungen zur Analyse von Gesundheitsindikatoren, die von NuraLogix entwickelt wurden, sowie in fortschrittlichen Produkten für Marktforschung und in Produkten für die Automobilindustrie. Dies sind nur einige Beispiele für eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen – erklärte Kreković zuvor.
Ihre Automotive-Abteilung wurde für die exklusive Zusammenarbeit mit einem großen amerikanischen Technologieunternehmen gegründet, für das sie Computer Vision-Algorithmen entwickeln. Konkret konzentrieren sie sich auf Algorithmen für die Anwendung in Autos, die alles vor dem Fahrzeug erkennen und verfolgen (andere Verkehrsteilnehmer, Elemente der Verkehrsinfrastruktur, Verkehrszeichen, verschiedene Objekte usw.). Die Anwendung liegt in Fahrerassistenzfunktionen (z.B. Spurhalteassistent), aktiver Sicherheit (z.B. automatische Notbremsung zur Vermeidung von Kollisionen) und auf bestimmten Ebenen des autonomen Fahrens, oft in Kombination mit anderen Technologien. Frühere Versionen der Technologie, die sie entwickeln, finden sich in zahlreichen Modellen wie dem Mercedes A-Klasse, dem elektrischen Volvo XC40, dem Polestar 2 und dem Mercedes S-Klasse.
Bezüglich der Frage, wie die Technologie funktioniert, antwortet Kreković, dass die Computer Vision heute stark auf Deep Learning angewiesen ist. Deep Learning-Algorithmen nutzen Prinzipien künstlicher neuronaler Netze, die die Fähigkeit haben, aus Daten zu ‚lernen‘. Wenn wir beispielsweise einen Algorithmus entwickeln wollen, der die Iris im menschlichen Auge verfolgt (um die Blickrichtung zu bestimmen oder die Farbe der Iris zu ändern, um virtuell Linsen auszuprobieren, die die Augenfarbe ändern), werden wir zehntausende Bilder erwerben und kennzeichnen, auf deren Grundlage der Algorithmus seine Leistung beim Verfolgen der Iris verbessert.
– Neben Deep Learning verwenden wir auch andere Methoden aus der Mathematik und Informatik wie Schätzungstheorie, Geometrie, Bildvorverarbeitung und Computergrafik. Eine zusätzliche Herausforderung besteht darin, eine solche Technologie so anzupassen, dass sie effizient auf Computern mit begrenzter Rechen- und Speicherkapazität, wie z.B. eingebetteten Systemen in Autos und Robotern, funktioniert. Die Automobilindustrie erfordert auch sehr hohe Sicherheitsstandards – erklärte Kreković.
