Система распознавания документов может найти на одном изображении сразу несколько областей, похожих на таблицы. Среди них может быть нужная нам таблица, другая таблица, блок реквизитов, рамка или просто удачно выровненный текст. И прежде чем запускать распознавание ячеек, нужно понять, какой именно из найденных регионов содержит целевую таблицу.

В Smart Engines мы решили эту задачу необычным способом: превратили каждый табличный регион в строку, которая одновременно описывает его геометрию и текстовое содержимое, а затем стали идентифицировать нужную таблицу с помощью регулярных выражений. Получился быстрый детерминированный алгоритм, способный выполнять около 2000 идентификаций таблиц в секунду даже на обычном мобильном процессоре.

Сегодня в статье мы расскажем, как устроено строковое представление таблицы, почему оно позволяет отказаться от набора хрупких эвристик и как более точная идентификация нужной таблицы влияет на итоговое качество распознавания документа.

Привет, Хабр! Представим: финансовая организация получает из ЕСИА подтвержденные сведения о клиенте, завершает дистанционную идентификацию и принимает его на обслуживание. Позднее выясняется, что операцию совершал мошенник. Паспорт оказался утраченным, изображение документа – отредактированным, а доступ к учетной записи – скомпрометированным.

Кто отвечает? Оператор ЕСИА, потому что сведения пришли из государственной системы? Организация, которая приняла решение обслужить клиента? Или тот, кто когда-то разместил в системе недостоверные данные?

Интуитивный ответ – «если государственная система сказала, что все в порядке, какие могут быть вопросы к бизнесу». Юридический ответ устроен сложнее: подключение к ЕСИА распределяет функции между участниками процесса, но не переносит всю ответственность на оператора системы. Разберемся, где проходит эта граница и как построить технологический контур идентификации, который не сводится к одному зеленому чекбоксу.

Эту статью мы подготовили совместно с Национальным советом финансового рынка (НСФР). В основу юридической части легло заключение НСФР о правовых условиях использования решений Smart Engines для получения и проверки сведений, необходимых финансовым организациям при идентификации клиентов.

Дисклеймер: в тексте учитывается законодательство по состоянию на август 2026 года. Материал носит информационный характер и не заменяет правовой анализ конкретного бизнес-процесса.

Привет, Хабр! Кредиты и все, что с ними связано – тема для многих весьма чувствительная. Мы в Smart Engines выступаем за то, чтобы сделать самые раздражающие процессы удобными и быстрыми. И в этом смысле распознавание документов – это редкий пример технологии, где интересы банка (сократить издержки), сотрудника (меньше рутины) и клиента (не ждать решение неделями) действительно совпадают. Под катом рассказываем, как автоматическое распознавание документов может трансформировать процесс кредитования в банках и как такие технологии становятся ключевым звеном кредитного конвейера.

Когда пользователь загружает документ в систему, сначала нужно понять, что именно он прислал. Паспорт? Договор? Полис? Заявление? От этого зависит весь дальнейший сценарий обработки: какие поля искать, какие проверки выполнять и какой OCR использовать. Ошибка на этом этапе делает бессмысленной всю дальнейшую обработку. Мы покажем, что тип документа можно определить, вообще не читая его содержимое. Для этого не нужны OCR, нейронные сети или анализ текста – достаточно использовать геометрию документа.

Привет, Хабр!

Развитие искусственного интеллекта заметно изменило экономику финансового мошенничества – в том числе атак на системы KYC. По оценке INTERPOL за 2026 год, схемы с использованием ИИ могут приносить в 4,5 раза больше средств, чем схемы без него. Генеративные инструменты позволяют охватывать больше потенциальных жертв, ускорять подготовку и снижать затраты на каждую новую атаку.  

KYC-системы продолжают совершенствоваться, но теперь сталкиваются не с единичными случаями фальсификации, а с непрерывным потоком машинно созданных подделок. В этой статье разберем, как генеративный ИИ меняет атаки на удаленную идентификацию, почему фотографию паспорта нельзя считать достаточным доказательством его подлинности и какие уровни защиты помогают выявлять цифровое вмешательство до оформления услуги.

Сегодня практически любую задачу компьютерного зрения пытаются решить нейронной сетью. Геометрическая ректификация документов — не исключение: современные модели умеют распрямлять даже скомканные листы бумаги.

Реальность устроена иначе: никто не комкает деловые документы перед распознаванием, гораздо чаще их просто складывают пополам или втрое для удобства хранения или транспортировки. Поэтому большие нейросетевые модели на самом деле представляют скорее лишь научный интерес, а для практических целей куда полезнее придумать простой, но эффективный и быстрый алгоритм. 

В Smart Engines мы пошли другим путем: вместо универсальной нейросети построили математическую модель документа, сложенного втрое. В результате получили алгоритм, который не только превосходит современный геометрический трансформер DocTr по качеству, но и работает до 60 раз быстрее.

В этой статье мы расскажем, как работает наш подход, зачем нам понадобилась школьная проективная геометрия и каким образом она обеспечивает нам неразрывность ректифицированного изображения.

Самый дорогой сотрудник для компании — тот, который уже найден, но еще не может приступить к работе.

Каждый час между принятием решения о найме и фактическим выходом сотрудника означает потерянное рабочее время, дополнительную нагрузку на HR и задержку бизнес-процессов.

И хотя кадровый документооборот давно стал электронным, само оформление сотрудников редко можно назвать быстрым. Причина проста — документы по-прежнему приходится получать, проверять, сопоставлять и переносить в корпоративные системы.

В итоге документы остаются одним из последних бюрократических барьеров между кандидатом и его выходом на работу. Под катом рассказываем, как Smart Engines удалось решить эту задачу и сократить обработку кадрового пакета до нескольких секунд.

Уже прошло два года с тех пор, как мы предложили схему 4.6-битного квантования и рассказали про нее, в том числе и на Хабре: раз и два. Вспомним, что при 4.6-битном квантовании веса и входы слоя принимают такие целые значения, что их попарные произведения помещаются в знаковый 8-битный тип данных. Такая схема позволила нам вычислять нейронные сети на процессорах мобильных устройств быстрее, чем в 8-битном формате, и точнее, чем в 4-битном, потому что уровней квантования больше.

За прошедшее время у нас появился опыт практического применения таких сетей, и оказалось, что для реального использования важны не только схема квантования и алгоритм умножения. Не меньше вопросов возникает по поводу того, как устроены активации, как хранить карты признаков между слоями, как обрабатывать ветвления и как именно обучается квантованная сеть. Сегодня в статье как раз поговорим про это.

Привет, Хабр! На связи Smart Engines. Недавно мы провели открытый диалог с Егором Карасевым, первым заместителем Председателя Правления РНКО «Металлург», и обсудили наше сотрудничество длиной в 10 лет. Все это время компания использует технологии Smart Engines для распознавания паспортов клиентов в отделениях. Получился разговор не столько об OCR, сколько о том, как автоматизация меняет потоковое обслуживание, снижает нагрузку на сотрудников и помогает бизнесу не терять клиентов из-за ручного ввода данных.

Под катом – история о том, как паспортный сканер, взятый с выставки «на попробовать», стал частью банковского процесса, который работает уже одиннадцатый год.

Когда говорят о подделке документов, обычно подразумевают попытку обмануть человека. Но сегодня документы все чаще проверяют не сотрудники банков и служб безопасности, а алгоритмы цифрового онбординга, KYC и удаленной идентификации.

Поэтому появились подделки нового типа — рассчитанные не на людей, а на компьютеры. Их задача не выглядеть идеально, а заставить систему распознавания извлечь нужные реквизиты и пропустить заявку дальше.

Как выглядят такие атаки, почему существующие решения часто оказываются к ним не готовы и зачем мы создали открытый датасет цифровых подделок документов MIDV-DM — расскажем под катом.

Привет, Хабр! Говоря о проверке возраста для доступа к онлайн-платформам, нельзя обойти стороной один из наиболее очевидных кейсов: мессенджеры. Они давно вышли за рамки простого обмена сообщениями – и для многих новых функций есть конкретные возрастные ограничения. В этой статье мы поговорим о том, как за пару минут интегрировать распознавание паспорта для удобной возрастной идентификации в мини-приложение мессенджера – без биометрии, ЕБС и раскрытия персональных данных. С кодом и видео. В общем, заглядывайте под кат!

Продолжаем рассказывать об альтернативном способе подтверждения возраста на веб-ресурсах без использования биометрии, интеграции с ЕБС и раскрытия персональных данных. О том, как это можно сделать, мы подробно писали в прошлой статье. Теперь разберемся, как реализовать подобный сценарий с помощью WebAssembly и какие возможности это открывает для веб-платформ. В этом материале показываем код, ищите под катом. 

Привет, Хабр! Пока Минцифры изучает введение возрастной идентификации на онлайн-платформах и весь мир ищет способы проверять возраст пользователей, не подвергая риску конфиденциальность их персональных данных, мы в Smart Engines пришли с готовым решением. В этой статье рассказываем о простом способе идентификации возраста пользователей в веб-среде, который не требует биометрии, раскрытия персональных данных и не несет рисков утечек. Мы реализовали это с помощью WASM-модуля, который позволяет решать задачу проверки возраста в интернете также надежно и безопасно для пользователя, как и в обычной жизни. Заглядывайте под кат!

Мы не собирались писать эту статью. Мы всего лишь хотели воспроизвести результаты открытого бенчмарка ICASSP-2024 по низкодозовой компьютерной томографии, сравнить их с алгоритмами Smart Tomo Engine и понять свое место относительно опубликованных baseline и SOTA-решений.

Сначала всё шло по плану. Потом более быстрый алгоритм неожиданно оказался точнее более медленного. Затем на картах ошибок начали повторяться странные структуры. А спустя несколько дней выяснилось, что часть измеряемого качества может определяться не реконструкцией томографических данных, а особенностями самого бенчмарка.

Так обычная задача воспроизведения результатов превратилась в расследование. В этой статье мы покажем, что именно удалось обнаружить, почему воспроизводимость в компьютерной томографии оказывается намного сложнее, чем кажется, и почему хороший результат в таблице лидеров не всегда означает хороший алгоритм.

Десять лет назад, 17 марта 2015 года, мы опубликовали свой самый первый хабр. Тогда мы впервые представили городу и миру нашу технологию распознавания паспорта на мобильнике. Публика в комментах разделилась на два лагеря: одни сомневались в пользе решения, другие критиковали за недостаток возможностей и предлагали идеи по улучшению. 

Теперь, с высоты уже немалого времени докладываем: 1) идея себя оправдала и даже превзошла самые смелые ожидания; 2) работа по совершенствованию технологии была проделана; 3) работы было и будет очень много. Собрали для вас хайлайты этой увлекательной и яркой истории.

Приём, Хабр! На связи отдел компьютерной томографии Smart Engines. Сегодня хотим поделиться нашими результатами по КТ-исследованиям реактивных двигателей, рассказать о том, почему недостаточно просто взять и измерить, и как нам удалось не потерять лопасти.

Под катом – красивые трехмерные изображения реактивного двигателя, КТ взорвавшегося двигателя, а также ответ на вопрос, стоит ли верить своим глазам.

Привет, Хабр! Вы прекрасно знаете, что мы в Smart Engines непрерывно совершенствуем наши системы распознавания российского паспорта и других документов. Вместе с этим мы постоянно расширяем список документов, которые могут быть распознаны при помощи наших решений, – и будем делать это и дальше. Но что если бизнесу нужно оперативно настроить распознавание нового корпоративного документа с жесткой структурой? Сегодня такая потребность есть практически у любой организации.

Можно прийти с этой задачей к нам, и мы обязательно поможем. Но есть и альтернативный сценарий – встроить возможность настройки распознавания к себе. Для этого мы выпустили специальный инструмент – дизайнер форм. С ним ждать никого не придется, а добавлять распознавание новых форм можно будет по мере их появления, буквально день в день. О нем мы сегодня и поговорим.

Как вы уже видели, регулярно читая наш блог, мы не только занимаемся разработкой промышленных систем распознавания документов (паспортов, кадрового документооборота, первички и т.п.), но и активно развиваем перспективные технологии в области компьютерного зрения. Сегодняшняя статья из области эффективных нейросетевых архитектур.

Биполярные морфологические (БМ) сети – нейронные сети от Smart Engines практически без умножения. Мы уже показали, что они успешно справляются с задачами классификации изображений и поиска объектов на изображениях. Однако для достижения высокой вычислительной и энергоэффективности важно не только максимально упростить используемые операции, но и взять максимально простой и компактный тип данных, то есть отквантовать нейронную сеть. Так что насчет квантования БМ сетей?

Hello, world! Это вторая часть хабростатьи Smart Engines про быструю фильтрацию изображений. Да-да, создавая топовый продукт по распознаванию документов, нам приходится разбираться в методах обработки изображений на экспертном уровне (иначе не получилось бы распознать изображение паспорта за 150 мс на мобильном телефон). В предыдущей части мы начали обсуждать быстрые аппроксимации гауссовского фильтра, которым была посвящена наша недавняя публикация в научном журнале MDPI Applied Sciences [1]. О том, как работает оригинальный фильтр Гаусса, мы уже писали, сейчас мы только напомним о его использовании всюду, где возникает обработка изображений: от редактирования фотографий на смартфоне – для размытия фона за объектом в режиме "портрет", до анализа рентгеновских снимков – чтобы убрать шум и улучшить читаемость изображения.

Хоть современный ИИ уже почти в состоянии написать симфонию и превратить холст в шедевр, некоторые простые задачи все еще не так просты, если наложить ограничения на решение. Так как главной задачей у нас, в Smart Engines, является распознавание и оцифровка документов, то для нас ограничениями являются скорость работы и возможность запуска системы на вычислительно слабых конечных устройствах. В этой статье мы вспомним об одной классической задаче обработки изображений – бинаризации документов. А также расскажем, как нам удалось существенно оптимизировать нейросетевую модель бинаризации, сохранив исходное качество, и причем тут современные модели детекции текста.