Компания Smart Engines временно не ведёт блог на Хабре
Появление дистанционного банковского обслуживания (ДБО) поменяло весь банковский бизнес, предоставив возможность получения финансовых услуг «в два счета». Сегодня мы хотим рассказать вам о нашем новом продукте Smart Document Engine, который изменит процесс ДБО, обеспечив процедуру открытия счетов и получения кредитов «за два клика».
В сегодняшней статье на Хабре мы расскажем про очередную задачу распознавания. Рассмотрим проблему распознавания штрихкодов, которая очень актуальна в связи с непрерывным развитием системы маркировки и системы оплаты товаров по QR-коду в 2021 году.
На рынке IT технологий для финансового сектора и ретейла не так много решений, которые удобны одновременно и покупателям, и продавцам. Распознавание банковских карт – одно из таких решений. Сегодняшняя статья посвящена этой теме.
Сегодняшняя статья будет посвящена сразу двум нашим любимым темам: компьютерной томографии (КТ) и отечественному процессору Эльбрус. Мы расскажем, чем отличается рентгенограмма от результатов КТ и объясним, зачем такой большой и серьезной машине, как томограф, был бы кстати специализированный вычислитель. Несмотря на то, что томографы используются уже почти 50 лет (создание первого томографа было анонсировано в 1972 году [1]), это не означает, что все проблемы KT сегодня решены. Наоборот, существует острая потребность в новых томографических алгоритмах, которые были бы быстрее и точнее используемых, позволили бы уменьшить лучевую нагрузку на объект, что, в свою очередь, существенно расширило бы и сферу применения метода КТ. Понимая все это, мы создали такое программное обеспечение Smart Tomo Engine. О нем речь пойдет ниже. Рассказав ранее о борьбе с ортотропными артефактами и об оценке “эффекта чаши”, в данной статье мы опишем несколько тестов, проведенных с использованием синтетических и собранных на отечественном томографе реальных томографических датасетах и покажем работу нашей программы на процессоре Эльбрус нового поколения (видео прилагается ниже). Результат работы программы приоткроет внутренний мир майского жука, причем значение слова “внутренний” здесь следует понимать буквально.
Персональные данные – крайне важные сведения, компрометация которых в современном (цифровом) мире приводит к серьезным, часто необратимым последствиям. Сегодня в статье не будет формул, которыми мы обычно заваливаем читателей. Опираясь на наш опыт работы в области распознавания документов, мы опишем простые действия, которые уменьшат вероятность кражи ваших персональных данных.
Привет, хабр! С 2015-го года мы публикуем в нашем блоге посты, в которых описываем различные аспекты распознавания документов, удостоверяющих личность, (и не только) на мобильных устройствах (и не только). В комментариях нас несколько раз просили рассказать в целом о том, как устроена наша система распознавания, но мы долго откладывали, т.к. описать это “в двух словах” достаточно сложно.
В этой статье мы постарались кратко описать устройство нашей системы распознавания документов, удостоверяющих личность, и алгоритмов, которые применяются на различных этапах процесса. Если вы хотели узнать, как устроена система Smart IDReader, - добро пожаловать под кат!
Больше пяти лет мы публикуем на Хабре статьи на различные темы компьютерного зрения. Чаще всего они связаны с распознаванием документов, потому что нам всегда очень не терпится поделиться с вами всем крутым и новым, что мы сделали в Smart IDReader. Хотя мы честно стараемся изложить наши знания в «универсальном» ключе, чтобы вы, наши читатели Хабра, могли легко их использовать в своих проектах и стартапах. Сегодня мы решили пойти дальше и представить широкой аудитории фундаментальный математически стройный материал на тему цвета, изложенный простыми словами.
