Всем добрый день!

В статье уже был кратко рассмотрен оператор LBP. Хотелось бы остановиться на данном вопросе несколько подробнее, а также рассмотреть применение LBP к решению задачи распознавания лиц.

1. Введение

Как правило, система распознавания лиц представляет собой программно-аппаратный комплекс для автоматической верификации или идентификации личности по цифровому изображению (фотографии или кадру видеопоследовательности). Задача распознавания лиц решается при разработке систем контроля и управления доступом, систем пограничного контроля, проведении оперативно-розыскных мероприятий и т.д.

Потихоньку делаю свой дом немножко умнее. Сначала сделал управление светом с телефона с помощью платы расширения RaZBerry (Z-Wave) для Raspberry, затем увлекся программирование AVR микроконтроллеров и собрал небольшую метеостанцию, показывающую температуру на LED дисплее. Теперь очередь дошла до управления TV с помощью iPhone.
В качестве медиаплеера использую Raspberry с дистрибутивом Xbian, поэтому сразу же понял как буду управлять телевизором. Raspberry стоит на полочке под телевизором в прямой видимости. На один из выводов GPIO нужно установить ИК LED от пульта и подавать на него сигналы, которые понимает мой телевизор. В реализации затея оказалась не сложной!
Далее речь пойдет о том, как спаять плату ИК приемо-передатчика для Raspberry и как настроить софт, чтобы с телефона переключать каналы, регулировать громкость, включать и выключать телевизор.

Вы когда-нибудь интересовались механизмом работы ssh-ключей? Или тем, насколько безопасно они хранятся?

Я использую ssh каждый день много раз — когда запускаю git fetch или git push, когда развертываю код или логинюсь на сервере. Не так давно я осознал, что для меня ssh стал магией, которой я привык пользоваться без понимация принципов ее работы. Мне это не сильно понравилось — я люблю разбираться в инструментах, которые использую. Поэтому я провел небольшое исследование и делюсь с вами результатами.

По ходу изложения встретится много аббревиатур. Они не помогут понять идеи, но будут полезны в том случае, если вы решите погуглить подробности.

Итак, если вам доводилось прибегать к аутентификации по ключу, то у вас, скорее всего, есть файл ~/.ssh/id_rsa или ~/.ssh/id_dsa в домашнем каталоге. Это закрытый (он же приватный) RSA/DSA ключ, а ~/.ssh/id_rsa.pub или ~/.ssh/id_dsa.pub — открытый (он же публичный) ключ. На сервере, на котором вы хотите залогиниться, должна быть копия открытого ключа в ~/.ssh/authorized_keys. Когда вы пытаетесь залогиниться, ssh-клиент подтвержает, что у вас есть закрытый ключ, используя цифровую подпись; сервер проверяет, что подпись действительна и в ~/.ssh/authorized_keys есть открытый ключ, и вы получаете доступ.

Что же хранится внутри закрытого ключа?

Когда я переучивал на программистов своих друзей, то заметил интересную вещь. Люди, которые уже где-то работали, переучивались очень охотно. И чем больше был их стаж вне ИТ, тем усерднее они занимались. Те же, кто был еще студентами, иногда откровенно халявили.

Поговорив и с теми и с другими, я заметил, что студенты до последнего верят в «волшебное трудоустройство», которое ждет их сразу после окончания вуза.

Далее, для тех, кто еще не снял розовые очки — гайд по реальному миру.

Введение

Данную статью меня заставил написать пост habrahabr.ru/post/183986, где не совсем правильно используется некоторый алгоритм сглаживания изображения.

Сразу перейдём к сути дела.

Математические модели цифровых сигналов — вектора и матрицы, элементами которых являются числа. Числа могут быть двоичными (бинарный сигнал), десятичными («обычный» сигнал) и так далее. Любой звук, любое изображение и видео могут быть преобразованы в цифровой сигнал¹: звук — в вектор, изображение — в матрицу, а видео — в последовательный набор матриц. Поэтому цифровой сигнал — это, можно сказать, универсальный объект для представления информации.

Задача сглаживания — это, по сути, задача фильтрации сигнала от скачкообразных (ступенчатых) изменений. Считается, что полезный сигнал их не содержит. Ступенчатый сигнал за счёт множества резких, но небольших по амплитуде, перепадов уровня содержит высокочастотные составляющие, которых нет в сглаженном сигнале. Поэтому для некоторого алгоритма сглаживания в первую очередь необходимо определить как сильно ослабляются разные частотные составляющие. Другими словами, необходимо построить амплитудно-частотную характеристику соответствующего фильтра, иначе велика вероятность «нарваться» на артефакты.

Задача сглаживания может использоваться при прореживании сигналов, то есть когда, например, необходимо отобразить большую картинку на небольшой экран. Или когда частота дискретизации звука снижается, например, с 48000 Гц до 44100 Гц. Понижение частоты выборок — коварная операция, требующая предварительной обработки сигнала (низкочастотной фильтрации), но это — тема отдельного разговора…

Приведём пример «плохого» сглаживания


Казалось бы, обычное усреднение и сигнал на выходе должен быть «гладким». Но как определить, насколько он стал «глаже»? Не переборщили ли мы? А может быть некоторые коэффициенты выбрать не по 1/3? А может быть усреднить по пяти точкам? Как определить насколько ослабляются частотные составляющие в сигнале? Как найти свой (то есть для конкретной задачи) оптимум?
На эти и некоторые другие вопросы я постараюсь ответить так, чтобы «обычный» программист смог обосновать свой алгоритм, — надеюсь, не только алгоритм на тему «Сглаживание», так как идеи будут излагаться весьма общие, заставляющие думать самому…

Смазанные изображения — один из самых неприятных дефектов в фотографии, наравне с расфокусированными изображениями. Ранее я писал про алгоритмы деконволюции для восстановления смазанных и расфокусированных изображений. Эти, относительно простые, подходы позволяют восстановить исходное изображение, если известна точная траектория смаза (или форма пятна размытия).
В большинстве случаев траектория смаза предполагается прямой линией, параметры которой должен задавать сам пользователь — для этого требуется достаточно кропотливая работа по подбору ядра, кроме того, в реальных фотографиях траектория смаза далека от линии и представляет собой замысловатую кривую переменной плотности/яркости, форму которой крайне сложно подобрать вручную.


В последние несколько лет интенсивно развивается новое направлении в теории восстановления изображений — слепая обратная свертка (Blind Deconvolution). Появилось достаточно много работ по этой теме, и начинается активное коммерческое использование результатов.
Многие из вас помнят конференцию Adobe MAX 2011, на которой они как раз показали работу одного из алгоритмов Blind Deconvolution: Исправление смазанных фотографий в новой версии Photoshop
В этой статье я хочу подробнее рассказать — как же работает эта удивительная технология, а также показать практическую реализацию SmartDeblur, который теперь тоже имеет в своем распоряжении этот алгоритм.
Внимание, под катом много картинок!

От переводчика. Искал в интернете простой и легко применимый гайдлайн по написанию программ на C++. Мне понравился один из вариантов, и я решил его перевести и опубликовать. Если хабрапользователи хорошо встретят этот топик, могу перевести и другие связанные документы, а также гайдлайны по написанию кода от других компаний.

1 Введение

Настоящий документ содержит рекомендации по написанию программ на языке C++.

Рекомендации основаны на установившихся стандартах, собранных из различных источников, личного опыта, частных требований и потребностей определённых проектов, а также почерпнутых из источников (см. ниже).

Но для появления ещё одного списка рекомендаций, помимо указанных источников, есть несколько причин. Основная причина — их излишняя обобщённость, поскольку зачастую требуется задать частные правила (в особенности правила именования). Данный документ содержит комментарии, что делает его более удобным в использовании при проведении ревизий кода, чем другие уже существующие документы. К тому же, рекомендации по программированию обычно вперемешку содержат описания проблем стиля и технических проблем, что не совсем удобно. Этот документ не содержит каких-либо технических рекомендаций по C++, делая упор на вопросах стиля.

Уже 2 месяца использую на своих компьютерах модуль zRam и хочу поделиться результатами. На практике он позволил мне не используя раздел подкачки, и не получая видимого замедления работы компьютера увеличить размер оперативной памяти в 2.5-3 раза. На сервере виртуалок тот же подход позволил очень ощутимо увеличить отзывчивость при нехватке памяти.
Заинтересовавшихся прошу под кат.

Всем привет!

Вашему вниманию предлагается перевод статьи уже известного на Хабре автора. На этот раз он делится своими видением того, как часто нужно применять в своей повседневной разработке те или иные свойства языка Java.

---

Java — это язык с мощными стандартными возможностями, но «Большая сила налагает большую ответственность». Я видел много java-кода, в котором чрезмерно (и зачастую — неправильно) использовались «редкие» свойства языка, в то время как основы основ были почти полностью проигнорированы. Эти наблюдения и послужили стимулом к написанию статьи.

Это не список обязательных к использованию каждым программистом особенностей языка. Скорее наоборот. Я разделил их на 3 группы: "для каждодневного использования", "для периодического использования" и "только для фреймворков и библиотек!". Правило простое: если вы понимаете, что используете указанные свойства чаще, чем рекомендуется, то, скорее всего, ваш код развивается по неправильному пути. Если же наоборот — вы редко используете какие-то свойства, чем я рекомендую, значит вы упускаете какие-то интересные и важные возможности языка.

Обратите внимание, что я говорю о разработке типичных серверных бизнес-приложений (JVM, JDK, вот это все) и не даю рекомендаций относительно каких бы то ни было фреймворков.

В качестве введения

В настоящее время Байесовские методы получили достаточно широкое распространение и активно используются в самых различных областях знаний. Однако, к сожалению, не так много людей имеют представление о том, что же это такое и зачем это нужно. Одной из причин является отсутствие большого количества литературы на русском языке. Поэтому здесь попытаюсь изложить их принципы настолько просто, насколько смогу, начав с самых азов (прошу прощения, если кому-то это покажется слишком простым).

В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.

Вейвлеты сейчас на слуху. Даже неискушённые в математике люди наверняка слышали, что с их помощью удаётся сжимать изображения и видео сохраняя приемлемое качество. Но что же такое вейвлет? Википедия отвечает на этот вопрос целым ворохом формул за которыми не так-то легко увидеть суть.

Попробуем на простых примерах разобраться, откуда же вообще берутся вейвлеты и как их можно использовать при сжатии. Предполагается, что читатель знаком с основами линейной алгебры, не боится слов вектор и матрица, а также умеет их перемножать. (А во второй части даже попробуем что-то запрограммировать.)

Сегментация изображения

Одной из основных задач обработки и анализа изображений является сегментация, т.е. разделение изображения на области, для которых выполняется определенный критерий однородности, например, выделение на изображении областей приблизительно одинаковой яркости. Понятие области изображения используется для определения связной группы элементов изображения, имеющих определенный общий признак (свойство).
Один из основных и простых способов — это построение сегментации с помощью порога. Порог — это признак (свойство), которое помогает разделить искомый сигнал на классы. Операция порогового разделения заключается в сопоставлении значения яркости каждого пикселя изображения с заданным значением порога.

Задача: в массиве длиной N найти элемент, который повторяется больше N/2 раз.

Казалось бы, чего тут думать? Возьмём Dictionary<значение элемента, число появлений>, за один проход по массиву сосчитаем появления каждого элемента, потом выберем из словаря искомый элемент. Решение за O(N), куда может быть ещё быстрее?

Есть один нюанс: для словаря нам потребуется O(N) дополнительной памяти — в несколько раз больше размера исходного массива, и это при реализации словаря хоть хэш-таблицей, хоть деревом. Что будем делать, если наша цель — обработка сигнала неким устройством с маленькой памятью? Массив — замеры уровня сигнала, из которых один — «настоящий» передаваемый уровень, а остальные — шум и помехи. Неужели придётся для определения «настоящего» уровня возиться с хэш-таблицами и деревьями?

К счастью, нет: достаточно O(1) дополнительной памяти, и по-прежнему одного прохода по массиву.

Преобразование Хафа служит для поиска на изображении фигур, заданных аналитически: прямых, окружностей и любых других, для которых вы сможете придумать уравнение с небольшим количеством параметров. О преобразовании Хафа написано немало, и данная статья не ставит цели подробно осветить все аспекты. Я лишь объясню общий принцип, останавливаясь на особенностях, мешающих его реализации на GPU «в лоб» и, конечно же, предложу решение. Те, кто знают проблемы и хотят сразу видеть решение, могут пропустить пару-тройку разделов.