RMHD与SAFR，双引擎驱动RealNetworks业务发展( 四 )_2019年8月24日

（大会现场用SAFR直接“刷脸”签到）

此外，SAFR还可以进行人流量的实时统计，便于进行工作人员或安保的人力部署；SAFR也能对观众的情绪进行监控，有助于主办方判断演讲主题或者内容是否有吸引力。

况超介绍：SAFR平台最小只需要60x60像素即可识别面部，测试准确率高达99.86%, 可在100毫秒内快速识别实时视频中移动的人脸，比其它算法快3-5倍。在准确性和性能方面达到了最佳的效果。

对于未来的发展，RealNetworks表示将会基于RMHD框架，利用AI的相关技术，实施增强编码引擎（Enhancement Coding Plugin），对前处理、后处理、视频压缩等方面进行改善。同时，会基于CV技术，继续对SAFR系统进行持续优化改进。两驾马车齐头并进，通过人工智能和机器学习创造新一代、用户体验良好的产品，来增强和保障我们的日常生活。

关于RealNetworks

RealNetworks是流媒体类别的发明者，并改变了音频和视频内容在各种设备和全世界消费的方式。 RealNetworks以数字媒体专业知识和创新为基础，创造了新一代产品，采用世界一流的人工智能和机器学习来增强和保护我们的日常生活。