Привет, Хабр. Написал псевдонаучную статью, поучаствовав потом в университетской конференции и опубликовав её на одном сайте. Статью написал 9 месяцев назад и только сейчас решил опубликовать её на Хабре. Перед прочтнением ещё раз напомню вам: статья псевдонаучная.
Судьба современного мира такова, что без рекламы существовать он уже не может. Куда не глянь: в Интернете, на остановках общественного транспорта и на самом транспорте, в журналах и газетах и даже в кино — везде присутствует реклама. На первый взгляд может показаться, что от рекламы выигрывают только рекламодатели, но реклама также положительно сказывается и на потребителях. Людям не приходится часами выискивать то, что им необходимо, вся информация сама попадает им на глаза. Мозг современного человека автоматически выделяет необходимое, а все излишки фильтруются внутренним фаерволом.
Объёмы информации растут, ритм жизни увеличивается и возникает вопрос: «Как сделать так, чтобы людям попадалась на глаза только нужная реклама, да и вообще информация, которая им интересна?». Правильное решение данного вопроса благоприятно влияет, как на потребителя, так и на продавца. Для потребителя сокращаются потоки лишней информации, освобождая столь драгоценное в наши дни время. А производитель получае «стопроцентную отдачу».
Подобная идея лежит в основе поисковой выдачи в Интернете, а также в контекстной рекламе. На этом принципе Google (в России подобной деятельностью занимается Яндекс) зарабатывает миллионы долларов ежедневно. Трудно себе представить, что за какие-то 10 лет маленькая компания имеет возможность конкурировать с такими титанами высокотехнологического бизнеса, как Apple и Microsoft.
Всё это говорит о том, что люди активно используют систему, как для рекламы, так и для покупки товаров и услуг. Система сама обрабатывает поток вводимой им информация и на основе этих предпочтений человек получает то, что его может заинтересовать. Но есть одно «но»: такая модель работоспособна сегодня лишь в условиях обратной связи (пользователь должен сообщить о своих предпочтениях).
Автор предлагает применить распознаванию образов для более гибкой рекламы в повседневной жизни, не связанной с Интернетом. Например, светодиодные уличные мониторы будут отображать рекламу брендов исходя из условия: является ли данный бренд в данный момент времени наиболее популярным среди прохожих. Условия выдачи рекламы можно менять, но принцип будет один:
Система проводит динамический анализ каждого кадра в реальном времени, идентифицируя лейблы на изображение. Для этого система постоянно обращается к базе данных лейблов. Она представляет собой БД, в которой хранятся образцы лейблов, с которыми сравниваются реальные объектами в кадре видеофайла. Ключевым моментом при идентификации объекта являются так называемые «функциональные векторы» — совокупность опорных свойств каждого объекта: скорость движения на видеофайле, цветовые признаки, форма.
Для экономии ресурсов, система может осуществлять периодичную выборку кадра видеоряда. Для этого система просчитает, сколько времени среднестатистическому человеку необходимо, чтобы он прошёл путь от попадания до исчезновения из «поля видимости» камеры. Время будет зависеть от способа и места установки камеры.
Надо отметить, что установка оборудования сложная задача [5]. Дело в том, что качество распознавания объектов напрямую зависит от места установки камеры и освещения. Желательно, чтобы камера была установлена таким образом, чтобы грудь/спина человека была направлена прямо на объектив камеры.
Исходи из вышеуказанных условий, предпочтительнее будет использование не видеокамеры, а фотоаппарата. Использование фотоаппарата даст возможность идентифицировать лейблы у прохожих, идущих на значительном расстояние от камеры. Т.к. разрешение изображения будет очень высоко, для оптимизации обработки системой необходимо разделять их на части. Каждая часть изображения будет считаться отдельной задачей. Одновременное выполнение нескольких задач ощутимо увеличит скорость работы системы.
Сегодня дела обстоят так, что распространение данной технологии затруднительно:
Гибкому управлению может способствовать «единая база данных», которая будет содержать огромное количество рекламы различных брендов, над наполнением которой будет работать многочисленное количество рекламных агентств. Достижение этого условия исключит следующие последствия:
Для эффективного использования данной технологии необходимо предоставить рекламодателям графический интерфейс. С его помощью они смогут указать параметры, которые будут определять отображения их рекламы на экране:
Потребность использование научных исследований коммерческими организациями необходима для науки. Самый сильный толчок развитию науки у технологических компаний дали государственные закупки. Далее следуют заинтересованность коммерческих организаций и государственные субсидии. Дотаций много не бывает, особенно в такой технической области, как распознавание образов.
Принимая во внимание этот факт, следует отметить, что органы МВД используют иностранные системы распознавания образов [5]. Т.е. даже для государственных структур в нашей стране не осуществляется развитие технологии распознавания образов, которая может помочь в поимки преступников. Поэтому следует развить данную технологию для глобального коммерческого использования, чтобы наука в нашей стране получила развитие, не только силами нашей страны, но и при участии иностранного капитала.
В наш высокотехнологический век, прорыв могут совершить только те работы, которые основаны на стыке гуманитарных и технических дисциплин.
Ссылка на статью
P.S. Опубликовав ссылку на статью в одном из пабликов, прочитал комментарий, что целесообразнее было бы вшивать в вещи RFID-метки. Как вам такая идея? Мне же кажется, что метки громоздкие, а идентифицировать объект возможно на близких расстояниях.
Судьба современного мира такова, что без рекламы существовать он уже не может. Куда не глянь: в Интернете, на остановках общественного транспорта и на самом транспорте, в журналах и газетах и даже в кино — везде присутствует реклама. На первый взгляд может показаться, что от рекламы выигрывают только рекламодатели, но реклама также положительно сказывается и на потребителях. Людям не приходится часами выискивать то, что им необходимо, вся информация сама попадает им на глаза. Мозг современного человека автоматически выделяет необходимое, а все излишки фильтруются внутренним фаерволом.
Объёмы информации растут, ритм жизни увеличивается и возникает вопрос: «Как сделать так, чтобы людям попадалась на глаза только нужная реклама, да и вообще информация, которая им интересна?». Правильное решение данного вопроса благоприятно влияет, как на потребителя, так и на продавца. Для потребителя сокращаются потоки лишней информации, освобождая столь драгоценное в наши дни время. А производитель получае «стопроцентную отдачу».
Подобная идея лежит в основе поисковой выдачи в Интернете, а также в контекстной рекламе. На этом принципе Google (в России подобной деятельностью занимается Яндекс) зарабатывает миллионы долларов ежедневно. Трудно себе представить, что за какие-то 10 лет маленькая компания имеет возможность конкурировать с такими титанами высокотехнологического бизнеса, как Apple и Microsoft.
Всё это говорит о том, что люди активно используют систему, как для рекламы, так и для покупки товаров и услуг. Система сама обрабатывает поток вводимой им информация и на основе этих предпочтений человек получает то, что его может заинтересовать. Но есть одно «но»: такая модель работоспособна сегодня лишь в условиях обратной связи (пользователь должен сообщить о своих предпочтениях).
Принцип работы
Автор предлагает применить распознаванию образов для более гибкой рекламы в повседневной жизни, не связанной с Интернетом. Например, светодиодные уличные мониторы будут отображать рекламу брендов исходя из условия: является ли данный бренд в данный момент времени наиболее популярным среди прохожих. Условия выдачи рекламы можно менять, но принцип будет один:
- камера сканирует прохожих, идентифицируя лейблы брендов;
- система подсчитывает количество брендов по разным характеристикам: количество определённого бренда у прохожего, общее количество одинаковых брендов у прохожих и т.д.;
- ранжирует данные определённым образом;
- выдаёт наиболее подходящую рекламу.
Работа системы
Система проводит динамический анализ каждого кадра в реальном времени, идентифицируя лейблы на изображение. Для этого система постоянно обращается к базе данных лейблов. Она представляет собой БД, в которой хранятся образцы лейблов, с которыми сравниваются реальные объектами в кадре видеофайла. Ключевым моментом при идентификации объекта являются так называемые «функциональные векторы» — совокупность опорных свойств каждого объекта: скорость движения на видеофайле, цветовые признаки, форма.
Для экономии ресурсов, система может осуществлять периодичную выборку кадра видеоряда. Для этого система просчитает, сколько времени среднестатистическому человеку необходимо, чтобы он прошёл путь от попадания до исчезновения из «поля видимости» камеры. Время будет зависеть от способа и места установки камеры.
Надо отметить, что установка оборудования сложная задача [5]. Дело в том, что качество распознавания объектов напрямую зависит от места установки камеры и освещения. Желательно, чтобы камера была установлена таким образом, чтобы грудь/спина человека была направлена прямо на объектив камеры.
Исходи из вышеуказанных условий, предпочтительнее будет использование не видеокамеры, а фотоаппарата. Использование фотоаппарата даст возможность идентифицировать лейблы у прохожих, идущих на значительном расстояние от камеры. Т.к. разрешение изображения будет очень высоко, для оптимизации обработки системой необходимо разделять их на части. Каждая часть изображения будет считаться отдельной задачей. Одновременное выполнение нескольких задач ощутимо увеличит скорость работы системы.
Сложности реализации
Сегодня дела обстоят так, что распространение данной технологии затруднительно:
- камера должна обладать матрицей высокого разрешения (сканирование в реальном времени) [6];
- методы распознавании должны быть очень качественны (иметь способность «разглядеть» объект под углом, видя лишь его часть).
Гибкому управлению может способствовать «единая база данных», которая будет содержать огромное количество рекламы различных брендов, над наполнением которой будет работать многочисленное количество рекламных агентств. Достижение этого условия исключит следующие последствия:
- без «единой БД» система не будет оправдывать средства;
- рекламным агентствам будет трудно объединиться между собой;
- может появиться монополист, в руках которого сосредоточены рекламные компании значительного числа брендов.
Для эффективного использования данной технологии необходимо предоставить рекламодателям графический интерфейс. С его помощью они смогут указать параметры, которые будут определять отображения их рекламы на экране:
- в каких районах города их реклама может высветиться на экране;
- какое количество людей необходимо для отображения рекламы;
- может ли реклама отображаться в обычном формате, без использования технологии «распознаванию образов» или в случаях, когда «количество бренда» равно нулю.
Финансирование
Потребность использование научных исследований коммерческими организациями необходима для науки. Самый сильный толчок развитию науки у технологических компаний дали государственные закупки. Далее следуют заинтересованность коммерческих организаций и государственные субсидии. Дотаций много не бывает, особенно в такой технической области, как распознавание образов.
Принимая во внимание этот факт, следует отметить, что органы МВД используют иностранные системы распознавания образов [5]. Т.е. даже для государственных структур в нашей стране не осуществляется развитие технологии распознавания образов, которая может помочь в поимки преступников. Поэтому следует развить данную технологию для глобального коммерческого использования, чтобы наука в нашей стране получила развитие, не только силами нашей страны, но и при участии иностранного капитала.
В наш высокотехнологический век, прорыв могут совершить только те работы, которые основаны на стыке гуманитарных и технических дисциплин.
Ссылка на статью
P.S. Опубликовав ссылку на статью в одном из пабликов, прочитал комментарий, что целесообразнее было бы вшивать в вещи RFID-метки. Как вам такая идея? Мне же кажется, что метки громоздкие, а идентифицировать объект возможно на близких расстояниях.
