Já imaginou entrar em um supermercado e ter na palma da mão a localização exata dos produtos que procura?

Esta é apenas uma das dezenas inovações que colocamos neste aplicativo mobile para a rede de supermercados norte-americana Hy-Vee.

Inúmeras outras novidades foram inseridas no aplicativo que realmente facilitam a vida do consumidor como busca de produtos por reconhecimento de voz, cupons de desconto, receitas, etc. Vale conferir o vídeo para saber mais sobre o aplicativo e a linha de produtos I.ndigo m-Commerce.

O aplicativo, que já estava disponível gratuitamente na App Store agora também na versão Android.

Parece mesmo um caminho sem volta a adoção do NFC pelos fabricantes de smartphones. Near field communication é uma tecnologia baseada em rádio-frequência que é cada vez mais utilizada no mundo, principalmente para pagamentos que costumam ser feitos com cartões de crédito e até transporte público (ao que tudo indica São Paulo pode ser a próxima cidade a adotar).

No entanto a Sony inovou ao apresentar um jeito muito mais criativo e pessoal de lidar com a tecnologia. As Smart Tags são pequenos tokens programáveis que dão uma série de comandos para o smartphone de acordo com o contexto do usuário.

Por exemplo, ao entrar no carro e detectar a presença da Smart Tag, o celular já ativa o GPS, o Bluetooth e desliga o Wifi, ou ainda, quando chegar ao escritório ativa o Wifi, ajusta o volume de toque e abre o calendário do dia e assim por diante.

Segundo representantes da Sony, as Smart Tags vão ser lançadas ainda neste semestre e o conjunto com 4 tokens vai sair ao redor de US$30 nos Estados Unidos.

Mais um app desenvolvido pela I.ndigo que ganha destaque na mídia norte-americana.

Os apresentadores da rede ABC destacam entre as funcionalidades do aplicativo, o fato de você poder fazer um pedido à lanchonete do estádio sem precisar sair do seu lugar, os replays exclusivos e, a integração com as redes sociais.

Além das funcionalidades citadas acima, os torcedores também podem acompanhar os resultados do time, estatísticas da equipe e dos jogadores, localizar bares que irão transmitir o jogo e muito mais.

O aplicativo do Minnesota Wild, time da NHL, é mais uma implementação do nosso produto de automação de estádios e arenas, assim como fizemos para a Stanford University.

Ele já está disponível na app store e em breve também no Android Market.

Faça o download e nos diga o que achou.

O ano de 2011 foi realmente intenso aqui na I.ndigo. Mais gratificante do que o lançamento dos 29 apps, foi poder testemunhar o amadurecimento do mercado brasileiro e emplacar cases reconhecidos no mundo inteiro.

Agradecemos a todos os parceiros, agências, clientes, colaboradores e às nossas famílias por confiarem em nosso potencial e nos ajudarem a construir o resultado que temos o prazer de compartilhar com vocês.

Que venha 2012!

Um dos interessantes tópicos abordados no evento iOS 5 Tech Talk Tour, que aconteceu em São Paulo no último dia 9 de janeiro, se refere ao Core Image, um framework que já era disponível no MacOS e agora pode ser usado pelos desenvolvedores de aplicativos para o iOS.

É importante ressaltar que este framework está disponível apenas a partir do iOS 5.0, o que torna o seu uso ainda limitado aos requisitos do aplicativo. Porém, de acordo com artigo do site CNET em novembro de 2011 a porcentagem de devices utilizando o iOS 5 já era de 40%, o que mostra que em pouco tempo os aplicativos lançados para essa versão já poderão ser baixados pela maior parte dos usuários.

Com certeza uma das características mais interessantes do Core Image para o iPhone é sua capacidade de reconhecimento de face, que vamos abordar neste artigo. Esta nova técnica faz com que possamos pensar em diversas aplicações utilizando este conceito, com baixo custo de implementação.

Vamos mostrar como fazer o reconhecimento de faces lendo diretamente do stream da câmera do iPhone. O código-fonte mostrado baseia-se no projeto SquareCam disponibilizado pela Apple como exemplo de uso de Reconhecimento de Faces, presente aqui.

- (void)setupAVCapture
{
    AVCaptureSession *session = [AVCaptureSession new];
    if ([[UIDevice currentDevice] userInterfaceIdiom] == UIUserInterfaceIdiomPhone)
        [session setSessionPreset:AVCaptureSessionPreset640x480];
    else
        [session setSessionPreset:AVCaptureSessionPresetPhoto];
 
    // Select a video device, make an input
    AVCaptureDevice *device = [AVCaptureDevice defaultDeviceWithMediaType:AVMediaTypeVideo];
    AVCaptureDeviceInput *deviceInput = [AVCaptureDeviceInput deviceInputWithDevice:device error:nil];
 
    if ( [session canAddInput:deviceInput] )
        [session addInput:deviceInput];
 
    // Make a video data output
    videoDataOutput = [[AVCaptureVideoDataOutput alloc] init];
 
    // we want BGRA, both CoreGraphics and OpenGL work well with 'BGRA'
    NSDictionary *rgbOutputSettings = [NSDictionary dictionaryWithObject:
    [NSNumber numberWithInt:kCMPixelFormat_32BGRA] forKey:(id)kCVPixelBufferPixelFormatTypeKey];
    [videoDataOutput setVideoSettings:rgbOutputSettings];
    [videoDataOutput setAlwaysDiscardsLateVideoFrames:YES]; // discard if the data output queue is blocked (as we process the still image)
 
    videoDataOutputQueue = dispatch_queue_create("VideoDataOutputQueue", NULL);
    [videoDataOutput setSampleBufferDelegate:self queue:videoDataOutputQueue];
 
    if ( [session canAddOutput:videoDataOutput] )
        [session addOutput:videoDataOutput];
 
    previewLayer = [[AVCaptureVideoPreviewLayer alloc] initWithSession:session];
    [previewLayer setBackgroundColor:[[UIColor blackColor] CGColor]];
    [previewLayer setVideoGravity:AVLayerVideoGravityResizeAspect];
    CALayer *rootLayer = [previewView layer];
    [rootLayer setMasksToBounds:YES];
    [previewLayer setFrame:[rootLayer bounds]];
    [rootLayer addSublayer:previewLayer];
    [session startRunning];
 
}

Identificando um Rosto com um CIDetector

De acordo com o CIDetector Class Reference da Apple, um objeto CIDetector, disponível a partir do iOS 5 no framework CoreImage.framework, usa processamento de imagem para encontrar “features” em uma imagem.

Assim, o próximo passo para identificar o rosto no nosso stream de vídeo é configurar um CIDetector. Após adicionamos este framework no projeto, criamos uma instância dele para utilizarmos da seguinte forma:

NSDictionary *detectorOptions = [[NSDictionary alloc] initWithObjectsAndKeys:CIDetectorAccuracyLow, CIDetectorAccuracy, nil];
 
faceDetector = [[CIDetector detectorOfType:CIDetectorTypeFace context:nil options:detectorOptions] retain];

Em nossa inicialização da câmera feita anteriormente configuramos nosso controller para atuar como delegate do stream de vídeo (videoDataOutput) com a seguinte linha:

[videoDataOutput setSampleBufferDelegate:self queue:videoDataOutputQueue];

Desta forma, podemos implementar o seguinte método para ler o stream do vídeo:

- (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection
{
…
}

Por fim, com uma instância de um CIDetector e um método que lê o stream da câmera, podemos identificar um rosto utilizando o seguinte:

// got an image
CVPixelBufferRef pixelBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer);
CFDictionaryRef attachments = CMCopyDictionaryOfAttachments(kCFAllocatorDefault, sampleBuffer, kCMAttachmentMode_ShouldPropagate);
CIImage *ciImage = [[CIImage alloc] initWithCVPixelBuffer:pixelBuffer options:(NSDictionary *)attachments];
if (attachments)
    CFRelease(attachments);
NSDictionary *imageOptions = nil;
 
// '6' identifies device on vertical position
imageOptions = [NSDictionary dictionaryWithObject:[NSNumber numberWithInt:6] forKey:CIDetectorImageOrientation];
NSArray *features = [faceDetector featuresInImage:ciImage options:imageOptions];
[ciImage release];

No código acima, temos o array features onde cada elemento é uma instância de um CIFaceFeature, que identifica uma face encontrada no vídeo e permite encontrar diversas informações sobre ela.

CIFaceFeature de uma Imagem

Um objeto CIFaceFeature descreve uma face encontrada em uma imagem. Suas propriedades informam as posições dos olhos e da boca da face. Estas propriedades são as seguintes:

hasLeftEyePosition – Informa se a posição do olho esquerdo esta disponível
hasRightEyePosition – Informa se a posição do olho direito esta disponível
hasMouthPosition – Informa se a posição da boca esta disponível
leftEyePosition – Informa a posição do olho esquerdo
rightEyePosition – Informa a posição do olho direito
mouthPosition – Informa a posição da boca

Além disso, por herdar de um CIFeature, também possui as seguintes propriedades:

bounds – Um retângulo que contém a feature encontrada
type – O tipo de feature encontrado

A partir destas informações diversas ações podem ser tomadas, como inserir elementos visuais sobre a face encontrada.

Modo CIDetectorAccuracyLow Vs CIDetectorAccuracyHigh

Quando criamos nosso CIDetector, um parâmetro de configuração utilizado foi CIDetectorAccuracyLow, como pode ser visto a seguir:

NSDictionary *detectorOptions = [[NSDictionary alloc] initWithObjectsAndKeys:CIDetectorAccuracyLow, CIDetectorAccuracy, nil];

O motivo desse uso foi pelo fato de estarmos fazendo a detecção diretamente do stream de vídeo e, por isso, utilizar esta opção faz com a análise de cada frame seja mais rápida, porém tendo uma chance maior de não detectar uma face.

De modo geral, a opção CIDetectorAccuracyHigh é utilizada somente quando vamos analisar uma única imagem, o que permite que possamos ter um processamento um pouco mais lento, encontrando com mais facilidade as faces.

Como podemos ver, a partir do iOS 5 ficou bem mais fácil utilizar detecção de faces em aplicativos, o que nos permite pensar em diversas soluções que anteriormente poderiam ser consideradas inviáveis para um projeto. Porém, como dito, devemos ainda nos alertar quanto aos requisitos do projeto, uma vez que nem todos os usuários já possuem esta versão de iOS.

Este post também está disponível em inglês aqui.

O crescimento do comércio móvel no ano de 2011 mereceu destaque, assim como já havia ocorrido nos anos anteriores. A popularização dos smartphones e tablets é apontada como a grande responsável por tal expansão. Sabe-se que a adoção dos smartphones atingiu 31% nos EUA em 2011, alcançando quase 1/3 do total de consumidores. Para os tablets, a adoção alcançada foi de cerca de 11%.

Como a experiência dos usuários para compras via telefones celulares ainda é algo em desenvolvimento, pode-se notar que são os tablets que tem concentrado a maior parte dos resultados positivos, já que 49% dos usuários de tablets afirmaram ter feito compras online através deste tipo de dispositivo em 2011, número bem maior do que os 19% dos proprietários de smartphones que disseram a mesma coisa.

Esta disparidade se resume à facilidade em pesquisar produtos e dar prosseguimento à compra utilizando tablets, proporcionando uma melhor experiência. Com o surgimento de aplicações mais objetivas e fáceis de usar, este cenário deve mover-se aos smartphones, uma vez que são eles que estão sempre com os usuários onde eles vão, especialmente quando eles estão nos corredores das lojas.

A segunda grande razão pelo crescimento do comércio móvel foi o fato de que os varejistas finalmente resolveram aderir à onda móvel. Em anos anteriores eles preferiram observar à distância, visando aprender com os erros alheios até perceberem que os dispositivos móveis fornecem acesso inestimável aos clientes, que antes nem saberiam da existência de tal produto ou serviço. Além de ter uma presença móvel que direciona os usuários móveis para a loja mais próxima, os varejistas começaram a fornecer o ciclo de vida total de uma compra.

Os consumidores também tiveram um papel importante nesta evolução. Quando o conceito ainda estava em seus primeiros passos, os consumidores apresentavam-se bastante preocupados com questões ligadas à segurança. Como o comércio móvel se aproxima de atingir a massa crítica, muitos desses medos estão finalmente sendo colocados de lado.

Um exemplo prático que demonstra este crescimento do comércio móvel ao longo dos últimos 12 meses se dá quando comparados os valores de vendas móveis para o dia de Natal em 2010 e 2011. O valor total comercializado desta maneira em 2011 fora 172,9% maior do que no ano anterior. Com isto em mente, não é difícil imaginar o que deve acontecer em 2012.

Fontes: IBM e Mobile Storm

Assim como já ocorrera em 2011, o tema mobilidade deve liderar o ranking das tendências tecnológicas e os investimentos pelas organizações. Muito além do gerenciamento de dispositivos e da consumerização, as empresas vão sentir a força do social e do móvel. As pessoas hoje têm uma experiência de mobilidade cada vez maior fora do seu ambiente de trabalho, tendo acesso a conteúdo de interesse próprio e redes sociais de seus dispositivos móveis a qualquer hora e onde quer que estejam. Agora elas querem ter essa mesma facilidade para trabalhar. As empresas deverão tirar proveito dessa mudança de comportamento para os negócios, voltando suas estratégicas tecnológicas às aplicações  neste novo ambiente de mobilidade.

O e-commerce também deve se tornar mais social e móvel. Após investir em ferramentas para medir o comportamento do usuário, o comércio social e móvel crescerá, podendo representar entre 20 e 30% de todas as transações do comércio eletrônico. Os dispositivos estão cada vez mais avançados e as pessoas estão cada vez menos dispostas a esperar para realizar suas compras através do computador.

A publicidade e as apostas móveis serão incentivadas devido à realização das Olimpíadas de Londres, contribuindo para a decolagem da tecnologia NFC.

Outro destaque irá para os acessos multiplataformas. É cada vez mais comum a utilização de outros meios de comunicação enquanto se assiste TV. Estima-se que 80% dos norte-americanos usuários de internet móvel a acessam enquanto assistem televisão, sendo que 36% buscam informações à partir de anúncios assistidos.

No entanto, a informação mais preciosa é que as empresas entendam a simplicidade como algo obrigatório em suas aplicações, garantindo uma experiência otimizada aos usuários.

Fontes: Digital Stats, IDG, Juniper e TDec.

Londres sediou as Olimpíadas de 1948 e, naquele tempo, a grande inovação tecnológica era o rádio. Agora em 2012, a cidade quer ser o palco do evento mais conectado de todos os tempos, com uma rede de internet ultra-rápida, farto uso de mobilidade e 100% de transmissão televisiva de alta definição.

Estima-se que Londres receberá cerca de 5,3 milhões de visitantes durante a realização dos Jogos Olímpicos de 2012, sendo que pelo menos 30% destas pessoas carregará consigo um smartphone. Existe inclusive uma preocupação com relação à rede 3G do Reino Unido, considerada sobrecarregada. A pressão é para que nada dê errado nem por poucos segundos. Uma falha de 10 segundos, por exemplo, foi mais do que o tempo necessário para o jamaicano Usain Bolt vencer a tradicional prova de 100 metros rasos, nos Jogos de Pequim, quando conseguiu o inesquecível tempo de 9,69 segundos.

Para isso, já foram iniciados uma série de investimentos em rede WiFi, apontada como uma solução a curto prazo para os Jogos Olímpicos e de longo prazo para a cidade, para tirar um pouco da pressão sobre as redes 3G. Todas as paradas de ônibus e estações deverão ser equipadas até o início das Olimpíadas. Pela primeira vez o público poderá fazer e postar vídeos instantaneamente nas redes sociais, já que na China, em 2008, havia restrições ao uso da internet. Além disso, em Pequim 80% dos celulares eram usados principalmente para conversar com pessoas e as mídias sociais não tinham a força de hoje. O Facebook, por exemplo, saltou de 100 milhões para 750 milhões de usuários.

Visando aproveitar este público, agências especializadas em mobile marketing já começam a planejar campanhas junto a seus clientes, visando aproveitar o evento. Coca-Cola, Adidas, GE e Visa são alguns exemplos de marcas que prometem novidades para o ano de 2012, evidenciando uma tendência a ser seguida.

A Coca-Cola, assim como ocorrido na Copa do Mundo da África em 2010, lançará uma campanha especial para os Jogos. “Move to the beat” procurará inspirar os jovens ao redor do mundo a se engajarem na campanha. O elemento principal será um hino, que será usado em comerciais de TV, plataformas digitais e mobile durante os jogos. A Adidas também já se manifestou sobre o assunto, prometendo a apresentação de um site móvel e aplicativos para diversas plataformas com o tema.

Na América Latina, o Terra, canal oficial de internet da Olimpíada de Londres de 2012, anunciou recentemente que fará a primeira transmissão da história dos Jogos Olímpicos para dispositivos móveis. Ao todo, serão quatro canais transmitindo ao vivo para tablets e smartphones. Outros recursos também serão disponibilizados, tais como: estatísticas, galeria de fotos, notícias e vídeos.

Fontes: BT Group, Mobile Squared, Revista Exame, Terra e The Next Web.

Em pesquisa realizada no Brasil, com jovens entre 14 e 24 anos, cuja renda familiar não ultrapassa R$ 3.181,00 mensais, foi apontado que a internet via celular é a função mais desejada pelas classes C, D e E. Quando perguntado sobre quais funções gostariam de ter no celular caso tivessem um aumento de R$ 500,00 na renda familiar mensal, 78% dos entrevistados apontaram que gostariam de se conectar à internet.

Hoje, o recurso mais utilizado ainda é o da câmera para tirar fotos, mas 35% dos usuários com esse perfil já acessam a internet via dispositivos móveis.

Em um país onde a telefonia é majoritariamente pré-paga, a tendência é que o mesmo ocorra com as conexões 3G.

Fontes: Folha de São Paulo, Plano CDE