Expertise

20 ans d’expertise en traitement d’images et d’objets

LTU est propriétaire de multiples algorithmes de traitement d’images, ce qui en fait une référence dans le domaine de la Computer Vision. Notre particularité ? LTU a développé une solution de reconnaissance visuelle innovante permettant de détecter et d’identifier une image ou un objet en lui attribuant une « signature unique », aussi appelée “Image ID”.

Cette technologie brevetée offre des performances notables sur le marché de la Computer Vision puisqu’elle parvient à dépasser les limites rencontrées par les modèles reposant sur du Deep Learning, quand ces derniers ne sont pas adaptés à l’usage prévu.

En effet, nous considérons chez LTU qu’une image contient une multitude de caractéristiques visuelles à analyser. Il ne s’agit pas de classifier une image par typologie (paysage, visage, animal, objet inanimé…) mais plutôt par caractéristiques graphiques (courbure, opacité, modèle 3D, texture, couleurs dominantes et autres métadonnées diverses).

Cet alliage technologique assure la détection de votre image avec un temps de réponse égale à 0,3 seconde en moyenne.

« LTU c’est la technologie de reconnaissance d’images la plus aboutie et la plus compétitive au niveau Européen[…]. L’émergence d’une technologie de reconnaissance d’images souveraine européenne trouve une résonance exacerbée dans cette période très particulière »
Antoine Bodet, Alliance Entreprendre – Frenchweb – Mars 2020
« The start-up, which recently raised €4.5 million, uses computer vision, image matching, similarity and colour search to track down false replicas of artwork »
France 24 – 2020

Près de 100 années d’expérience cumulée

Nos ingénieurs en traitement d’image ont conçue une technologie capable d’accueillir des briques logiciels tierces qui permettront ainsi d’enrichir la signature unique de vos images et de vos objets, selon vos besoins.

Par exemple, il vous sera possible d’intégrer du Deep learning pour ajouter des fonctionnalités de détection d’objets et de classification d’images, ce qui complétera la signature unique des ces métadonnées  supplémentaires.

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