Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

МВД запустило систему распознавания силуэтов людей и машин в пяти регионах

Information Security *Artificial Intelligence Video equipment Transport IT-companies

МВД начало применять разработанную Ntechlab систему распознавания силуэтов людей и машин. Об этом 24 июня рассказал ТАСС генеральный директор Ntechlab Андрей Теленков. Он утверждает, что система уже работает в пяти регионах России и за рубежом.

Читать далее
Total votes 13: ↑12 and ↓1 +11
Views 3.3K
Comments 4

«Лаборатория Касперского» разработала систему распознавания изображений с беспилотника

Image processing *Artificial Intelligence Multicopters

«Лаборатория Касперского» сообщила о разработке системы аналитики Kaspersky Neural Networks, которая может распознавать объекты на изображении, передаваемом с беспилотных летательных аппаратов. Компания утверждает, что ее система способна анализировать данные сразу с нескольких дронов.

Читать далее
Total votes 16: ↑16 and ↓0 +16
Views 1.6K
Comments 2

«Яндекс» научила камеру распознавать еду, машины и уравнения

Artificial Intelligence IT-companies

Компания «Яндекс» выпустила масштабное обновление умной камеры, благодаря которой нейросеть научилась распознавать марку автомобилей, определять количество белков, жиров и углеводов в чипсах и решать уравнения. Об этом редакции «Хабра» рассказали в пресс-центре компании.

Читать далее
Total votes 13: ↑13 and ↓0 +13
Views 607
Comments 0

Интернет-реклама: разработана уникальная система контент-таргетинга

Lumber room
На мировом рынке появилось новое технологическое решение, позволяющее автоматически демонстрировать контекстную рекламу на основе визуального контента
Читать дальше →
Total votes 20: ↑6 and ↓14 -8
Views 165
Comments 7

Метод Виолы-Джонса (Viola-Jones) как основа для распознавания лиц

Algorithms *
Хотя метод был разработан и представлен в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом [1, 2], он до сих пор на момент написания моего поста является основополагающим для поиска объектов на изображении в реальном времени [2]. По следам топика хабраюзера Indalo о данном методе, я попытался сам написать программу, которая распознает эмоцию на моём лице, но, к сожалению, не увидел на Хабре недостающей теории и описания работы некоторых алгоритмов, кроме указания их названий. Я решил собрать всё воедино, в одном месте. Сразу скажу, что свою программу успешно написал по данным алгоритмам. Как получилось рассказать о них ниже, решать Вам, уважаемые Хабрачитатели!
Добро пожаловать под кат!
Total votes 123: ↑121 and ↓2 +119
Views 162K
Comments 17

Upgrade Viola Jones

Algorithms *
В моём предыдущем топике я старался показать, как метод Viola Jones работает, с помощью каких технологий и внутренних алгоритмов. В данном посте, дабы не прерывать цепочку, будет также много теории, будет показано за счет чего можно улучшить и до того прекрасный метод. Если здесь описать еще и программную реализацию, то будет огромное полотно, которое читать будет очень неудобно, и смотреться это никак не будет — решено разбить объем информации на два отдельных поста. Ниже — теория, мало картинок, но много полезного.
Заинтересованных прошу под кат
Total votes 37: ↑34 and ↓3 +31
Views 17K
Comments 11

Viola Jones на собственной шкуре, часть 2. — Emotion? — OMG, Yes!!!

Algorithms *
Привет всем еще раз! Я решил сразу попробовать выпустить две статьи, практически в одно время, чтобы не прерывать цепь повествования, т.к. начало данной статьи очень важно!
Итак, многие ждали примеры моей программы и объяснения ее работы с точки зрения написания кода. Я же рассказываю последовательно, чтобы каждый смог ее повторить у себя на компьютере. Обращайте внимание побольше на обильные комментарии в коде, в них сила! И не бойтесь мега-мелкого скролла, т.к. информации много. Передислоцируйтесь в место с хорошим интернетом, в статье много схем и фотографий!
Let's get it started!
Total votes 40: ↑26 and ↓14 +12
Views 39K
Comments 10

Viola Jones на собственной шкуре, часть 1. Настройка проекта под OpenCV

Image processing *
Привет, друзья мои! Дорогие Хабраюзеры и Хабрачитатели, предлагаю Вам окунуться в дебри разработки программы распознавания эмоций по материалам предыдущих моих статей.
Поехали!
Total votes 19: ↑15 and ↓4 +11
Views 26K
Comments 9

Data Mining в футболе: давайте оцифруем матч и всех посчитаем!

Digital October corporate blog

Тренер следит за вами. Тренер помнит. Тренер не забывает и не прощает.

Если вы видели фильм «Человек, который изменил всё», то уже почти всё знаете. Игроков нужно оценивать по массе показателей, причём интуиция работает далеко не всегда. С помощью аналитики можно в разы увеличить эффективность тренировок, найти новых игроков, которые помогут команде и просто повысить уровень игры. Аналитика рулит.

Читать дальше →
Total votes 96: ↑94 and ↓2 +92
Views 48K
Comments 30

CCV: современная библиотека компьютерного зрения

Algorithms *Image processing *
Спустя два года разработки состоялся релиз библиотеки ccv 0.1, которая использует ряд современных алгоритмов компьютерного зрения.

Библиотека ccv написана на C и позиционируется как компактная, лёгкая альтернатива OpenCV, поэтому из неё старательно изъяты все несущественные функции. Таким образом, ccv предназначена не для экспериментов с разными алгоритмами, а для практического использования в конкретных приложениях.
Читать дальше →
Total votes 52: ↑47 and ↓5 +42
Views 14K
Comments 13

Распознавание плоских объектов OpenCV 2.4

Image processing *
Sandbox
Tutorial
Привет всем. Я хотел бы рассказать о принципах, лежащих в основе распознавания объектов с использованием OpenCV. Благо какое-то время мне довелось поработать в лаборатории компьютерного зрения ВМК МГУ, и я немного вник в премудрости этой ветви computer science. Задача, которую я буду рассматривать здесь, предлагалась на Microsoft Computer Vision School Moscow 2011 на семинарах Виктора Ерухимова, одного из разработчиков программного комплекса OpenCV. Почти в таком же виде рассматриваемый код можно найти в демках OpenCV 2.4.
Читать дальше →
Total votes 33: ↑29 and ↓4 +25
Views 101K
Comments 17

Увидел – Победил. Как устроен захват предметов у робота Tod Bot

TOD corporate blog

Привет Хабр! А вот и снова мы! На перекор множествам скептиков, которые нередко встречались на нашем пути, мы продолжаем развивать проект «Робот Tod Bot». Данный пост является продолжением знакомства с модулем MoveIt как инструментом управления манипулятором.
Прежде всего хочется сказать, что нам удалось достигнуть значительных результатов в задаче захвата и перемещения предметов посредством манипулятора, а также в распознавании объектов, но обо всем по порядку.
Читать дальше →
Total votes 24: ↑22 and ↓2 +20
Views 13K
Comments 5

Apple поглотила два ИИ-стартапа, которые сделают её продукты «умнее»

Business Models
Корпорация Apple выкупила стартап Perceptio – систему распознавания изображений на основе машинного обучения. В основе системы лежит технология глубинного обучения (deep learning). Она позволяет смартфонам самостоятельно распознавать и классифицировать изображения (или образы), не обращаясь к внешним базам данных.

Другие существующие на сегодняшний день технологии распознавания в подавляющем большинстве не обходятся без облачных вычислений и сторонних серверов.
Читать дальше →
Total votes 9: ↑9 and ↓0 +9
Views 8K
Comments 0

Google представила облачное API для распознавания объектов на видео

Artificial Intelligence Video equipment IT-companies

Пример работы Cloud Video Intelligence API
Животное (97,76%)
Дикое животное (92,16%)
Тигр (90,11%)
Сухопутное животное (68,17%)
Бенгальский тигр (64,77%)
Усы (63,30%)
Зоопарк (58,16%)
Ревущие кошки (56,41%)
Кошка (44,12%)


Компания Google объявила о выпуске нового облачного сервиса Cloud Video Intelligence API (сейчас в стадии закрытого бета-тестирования). Это первое на рынке API для обработки видео с распознаванием объектов.

Cloud Video Intelligence API предназначен для обработки видеоконтента. Видеоролики становятся индексируемыми, с поиском по содержимому. Можно отследить все появления искомого объекта, продолжительность этих появлений, оценить их важность. Например, автоматически находить все сцены секса в многолетнем архиве с камер наблюдения. Поиск по видео становится таким же простым, как поиск по текстовым документам.
Читать дальше →
Total votes 18: ↑16 and ↓2 +14
Views 18K
Comments 23

Нейросеть машинного зрения обучают на реалистичных компьютерных играх

Robotics Artificial Intelligence Games and game consoles

Кадры из компьютерной игры Grand Theft Auto V и семантическая разметка для обучения нейросети машинного зрения

Нейросети ставят новые рекорды почти на всех соревнованиях по компьютерному зрению, а также всё шире используются в других приложениях ИИ. Один из ключевых компонентов такой невероятной эффективности нейросетей — доступность больших наборов данных для их обучения и оценки. Например, для оценки современных нейросетей используется Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) с более чем 1 миллионом изображений. Но судя по последним результатам (ResNet показывает результат всего лишь 3,57% ошибок), скоро исследователям придётся составлять более обширные наборы данных. А потом — ещё более обширные. Между прочим, аннотирование таких фотографий — немалая работа, часть которой приходится делать вручную.

Некоторые разработчики систем компьютерного зрения предлагают альтернативный способ обучения и проверки таких систем. Вместо ручного аннотирования тренировочных фотографий они используют синтезированные кадры из реалистичных компьютерных игр.
Читать дальше →
Total votes 29: ↑26 and ↓3 +23
Views 18K
Comments 61

Машинный слух. Нейросеть SoundNet обучили распознавать объекты по звуку

Robotics Artificial Intelligence Sound

Слева: попытка распознать место действия и объекты только по звуку. Справа: реальный источник звука

В последнее время нейросети добились немалого прогресса в области распознавания объектов и сцен на видео. Такие достижения стали возможны благодаря обучению на массивных наборах данных с размеченными объектами (например, см. работу "Learning deep features for scene recognition using places database". NIPS, 2014). Глядя на фотографии или видеоролики, компьютер может практически безошибочно определить место действия, выбрав одно подходящее описание из 401 сцены, например, «захламлённая кухня», «стильная кухня», «спальня подростка» и т.д. А вот в области понимания звуков нейросети пока не демонстрировали такого прогресса. Специалисты из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института исправили этот недостаток, разработав систему машинного обучения SoundNet.
Читать дальше →
Total votes 19: ↑18 and ↓1 +17
Views 12K
Comments 5

Дрон в Австралии спас первых утопающих

Robotics Artificial Intelligence Video equipment Multicopters Ecology

Такие БПЛА с надувными спасательными плотами несут службу в береговых водах Австралии. Их задача — не только спасать утопающих, но и заблаговременно замечать морских хищников, передавая сигнал тревоги на берег

Австралия стала одной из первых стран в мире, где береговые службы спасения стали внедрять беспилотные летательные аппараты. В настоящее время побережье патрулируют десятки беспилотников. У роботов-спасателей две основные задачи:

  1. Обнаружение в воде утопающих и сбрасывание надувного спасательного плота;
  2. Обнаружение хищников, которые угрожают жизни людей.

Несколько дней назад один из беспилотников обнаружил вдалеке от берега двух мальчиков — и доблестно выполнил свою миссию, сбросив им спасательный плот. Судя по всему, эти двое австралийцев стали первыми в мире пловцами, которым летающие роботы спасли жизнь, передаёт агентство AFP.
Читать дальше →
Total votes 33: ↑29 and ↓4 +25
Views 13K
Comments 38

Google помогает Пентагону распознавать изображения с военных дронов

Artificial Intelligence The future is here IT-companies


Изданию Gizmodo стало известно от анонимных источников в Google, что среди рядовых сотрудников компании развернулось жаркое обсуждение одного совместного проекта, который Google запускает с Министерством обороны США. Речь идёт о проекте Maven, который Пентагон запустил в апреле 2017 года.

В рамках Project Maven до конца 2017 года планировалось «внедрить продвинутые компьютерные алгоритмы в правительственные платформы для распознавания объектов в большом количестве движущихся или неподвижных изображений».

Всем известно, что Google давно разрабатывает системы машинного зрения, и её нейросети неоднократно побеждали в соревнованиях на точность распознавания объектов. Есть подозрение, что сейчас этими передовыми разработками может воспользоваться американская армия.
Читать дальше →
Total votes 16: ↑14 and ↓2 +12
Views 8.7K
Comments 14

Обнаружение и распознавание объектов с камеры в ROS с помощью пакета find_object_2d

Open source *Image processing *Robotics development *Robotics Artificial Intelligence
Tutorial


Одним из преимуществ Robot Operating System (ROS) является то, что у него есть множество пакетов, которые можно использовать повторно в наших приложениях. В нашем случае мы хотим внедрить систему распознавания и обнаружения объектов. Пакет find_object_2d реализует SURF, SIFT, ORB, FAST и BRIEF детекторы функций и дескрипторы для обнаружения объектов. Используя графический интерфейс, предоставляемый этим пакетом, мы можем отметить объекты, которые мы хотим обнаружить, и сохранить их для будущего обнаружения. Узел детектора будет обнаруживать объекты в изображениях камеры и публиковать детали объекта через тему. Используя 3D-датчик, он может оценить глубину и ориентацию объекта.

В конце статьи, видео тестирования на примере алгоритмов ORB и SIFT.
Total votes 9: ↑9 and ↓0 +9
Views 9.9K
Comments 8

Как разобраться в Tensorflow и не умереть, а даже научить чему-то машину

Development of mobile applications *Development for Android *Machine learning *Artificial Intelligence
Sandbox

Привет, Хабражители. Сегодняшний пост будет о том, как не затеряться в дебрях многообразия вариантов использования TensorFlow для машинного обучения и достигнуть своей цели. Статья рассчитана на то, что читатель знает основы принципов работы машинного обучения, но пока еще не пробовал это делать своими руками. В итоге мы получим работающее демо на Андроиде, которое кое-что распознает с довольно высокой точностью. Но обо всем по порядку.


Читать дальше →
Total votes 26: ↑26 and ↓0 +26
Views 32K
Comments 15
1