На данную статью меня натолкнула статья Alex’а Поветкина — «Распознавание образов методом потенциальных функций»

Итак, мы собираемся написать программу на Delphi (я использую версию 6), способную перевести символы с картинки в текст. Задача довольно популярная в интернете, и на каждый пост «Хочу реализовать распознавание символов!!! Помогите» самые частые ответы «почитай в интернете» либо «не берись, используй файнридер» и тому подобное.

Я, как и многие другие, начал с изучения основных алгоритмов. Конечно, такие монстры как FineReader тратят на алгоритмическую составляющую огромные деньги, и их секретов нам не узнать, но прочей информации было найдено приличное количество, чтобы понять основные методы. Но начнем издалека.

За последние несколько месяцев несколько человек спросили меня, как работает TinEye и как в принципе работает поиск похожих картинок.

По правде говоря, я не знаю, как работает поисковик TinEye. Он не раскрывает деталей используемого алгоритма(-ов). Но глядя на поисковую выдачу, я могу сделать вывод о работе какой-то формы перцептивного хэш-алгоритма.

В этой статье пойдет речь о том, как решалась небольшая задачка поиска дубликатов по фрагменту или кропу картинки.

В данной статье речь пойдет об алгоритме HEngine и реализации решения проблемы подсчета расстояния Хэмминга на больших объемах данных.

В этой публикации речь пойдет о подходах к построению перцептивный хешей изображения и возможностях их использования (например, поиск дубликатов).

перцептивный хэш-алгоритмы описывают класс функций для генерации сравнимых хэшей. Они используют различные свойства изображения для построения индивидуального «отпечатка». В дальнейшем эти «отпечатки» можно сравнивать друг с другом.

Если хэши отличаются, значит, данные разные. Если хэши совпадают, то данные, скорее всего, одинаковые (поскольку существует вероятность коллизий, то одинаковые хэши не гарантируют совпадения данных). В этой статье речь пойдет о нескольких популярных методах построения перцептивный хешей изображения, а также о простом способе борьбы с коллизиями. Всем кому интересно, прошу под кат.

В прошлой статье мы подробно разобрали проблему «флипбитов» — непредсказуемого изменения битов в компьютерной памяти из-за проникновения высокоэнергетических частиц в чувствительные области компьютерных микросхем. В научной литературе и компьютерной документации данный феномен известен как «одиночные сбои» (single event upset, SEU).

Раньше считалось, что проблема характерна только для авионики и космонавтики. Но эксперименты доказали, что SEU неминуемо происходят даже на уровне океана (то есть под защитой атмосферы) в компьютерных системах с модулями оперативной памяти (RAM). Можно рассчитать вероятность такого повреждения: примерно 1 битфлип на 256 МБ оперативной памяти в месяц (см. также статистику аппаратных сбоев в одном миллионе пользовательских ПК).