Большинство из нас связывает развитие информационных технологий с цифровой революцией. Появление микропроцессоров, конечно, вывело электронику на принципиально новый уровень. Уже гонки за обладание самым мощным суперкомьютером потеряли свой научный шарм — терафлопсы прямо зависят от количества денег и свободного места. Докупай серверов и увеличивай вычислительную емкость.

Еще со времен университета меня преследует мысль, которую мне хотелось бы закинуть на обсуждение хабрасообществу.

До цифровой эпохи развивалось направление аналоговых компьютеров.

Автор: Кирилл Корняков, лидер команды разработчиков в Itseez.

Привет, Хабр!



Этой записью мы открываем блог компании Itseez (от англ. it sees — «оно видит!»). Компания основана адептами компьютерного зрения, проработавшими в этой области более 13 лет, среди которых есть участники проекта OpenCV с первого дня его существования. Наша стратегия связана с разработкой технологий и продуктов в области компьютерного зрения под девизом ”Vision that works!”. Наши клиенты — Willow Garage, NVidia, Intel, Microsoft, несколько менее известных компаний и стартапов. На сегодняшний день коллектив Itseez — это команда из 40 инженеров и исследователей, многие сотрудники активно участвуют в образовательной деятельности: преподают в университете, публикуются в журналах и выступают на конференциях, а также проводят школы по компьютерному зрению.

На страницах блога мы бы хотели рассказывать о том, что интересного происходит в реальном и кибер-пространстве вокруг нас, а также в мире компьютерного зрения. Мы надеемся, что публикуемые материалы будут интересны людям, близким к машинному обучению, робототехнике, вычислительной фотографии, технологиям интеллектуального видеонаблюдения и дополненной реальности, а также к смежным направлениям Науки и Техники. Важной особенностью Itseez является то, что многие наши разработки являются open-source, поэтому мы постараемся подкреплять свои слова примерами реального кода.

Поскольку это первая запись в нашем блоге, хотелось бы поделиться чем-то интересным, поэтому мы расскажем о ключевом проекте компании — о разработке библиотеки алгоритмов компьютерного зрения OpenCV (о своем вкладе в ROS (Robot Operating System) и PCL (Point Cloud Library) мы пока умолчим). Подготовленный читатель, вероятно, удивится, задавшись вопросом: “Но ведь OpenCV разрабатывается Intel / Willow Garage!”, и будет прав, но лишь отчасти. Действительно, далеко не все знают, что большинство ведущих разработчиков OpenCV живут и трудятся в России, в городе Нижний Новгород, и являются сотрудниками компании Itseez. Поэтому, чтобы устранить недоразумения, первый пост мы решили посвятить краткому изложению истории OpenCV. Также, пользуясь случаем, в заключении мы поделимся некоторой инсайдерской информацией о будущем проекта.

Программа imagesnap (OSX) позволяет делать фотографии веб-камерой из командной строки. Например, она может автоматически фотографировать программиста после каждого коммита в репозиторий git, нужно всего лишь добавить следующий код в .git/hooks/post-commit.

#!/usr/bin/env ruby
file="~/.gitshots/#{Time.now.to_i}.jpg"
puts "Taking capture into #{file}!"
system "imagesnap -q -w 3 #{file}"
exit 0

Потом кадры собираются в видеоролик программой tlassemble.

В статье Распознавание лиц человеческим мозгом: 19 фактов, о которых должны знать исследователи компьютерного зрения упоминался экспериментальный факт: в мозге примата имеются нейроны, селективно реагирующие на изображение морды лица (человека, обезьяны и т.п.), причем средняя задержка составляет около 120 мс. Из чего в комментарии я сделал дилетантский вывод о том, что зрительный образ обрабатывается прямым распространением сигнала, и количество слоёв нейронной сети — около 12.

Предлагаю новое экспериментальное подтверждение этого факта, опубликованное concretely нашим любимым Andrew Ng.

С помощью данного плагина Вы сможете в один клик поделиться изображением с друзьями/коллегами/клиентами.

Ровно 25 лет назад 15 июня 1987 специалистами фирмы CompuServe, которая сейчас является подразделением AOL, был создан формат растровых изображений GIF (Graphic Interchange Format) специально для передачи в глобальных компьютерных сетях.

Формат GIF характеризуется следующими свойствами:

• Размер картинки — от 1х1 до 65535х65535 пикселов.
• Число цветов палитры — от 2 до 256.
• Каждый цвет палитры имеет глубину 24 бита/пиксел (выбор из 16 миллионов цветов).
• Карта прозрачности — 1-битная (полупрозрачных цветов нет).
• Число повторов анимации — от 1 до 65535, а также бесконечное.
• Время показа одного кадра анимации — от 1/100 секунды до 655 секунд.
• Число кадров анимации — неограниченно.
• Число невидимых текстовых комментариев и размер каждого комментария — неограниченны.

Технически способность создания компактных цветных картинок в формате GIF основана на алгоритме сжатия данных, который в 1977 году разработали израильские специалисты по теории информации Яков Зив (Jacob Ziv) и Авраам Лемпель (Abraham Lempel); алгоритм получил наименование LZ (Lempel-Ziv) по первым буквам фамилий его создателей. Позднее — в 1984 году — Терри Велч (Terry Welch), сотрудник фирмы Unisуs, улучшил реализацию алгоритма Зива-Лемпеля, и, таким образом, метод сжатия сейчас известен под названием LZW (Lempel-Ziv-Welch)

Похоже на то, что многие любители анонимности и виртуальных превращений (включая зрелых мужчин, общающихся в чЯтиках в качестве 15-летних школьниц, причем без всякого на то злого умысла), вскоре получат еще один интересный инструмент. Не для работы, нет — для запутывания собеседников развлечений. Команда японских разработчиков создала специализированное ПО, позволяющее получить виртуального аватара, в точности повторяющего ваши движения и мимику.

Компания Intel готовит к запуску собственный телевизионный сервис (приставка + подписка), ключевой функцией которого будет распознавание лиц зрителей, сидящих перед телевизором. Предполагается, что это позволит показывать таргетированную рекламу и давать более точные рекомендации по просмотру передач.

Система будет определять пол и возраст зрителя, так что мужчина никогда не увидит рекламу женских товаров, а детям вообще можно запретить просмотр рекламы на программном уровне.

Применение SURF для создания маркера дополненной реальности

Это продолжение топика о дополненной реальности. Вот здесь первая часть. В обсуждении топика юзером Inco были показаны интересные результаты его работы в направлении распознавании маркера дополненной реальности Видео.На тот момент времени не оказалось, но через пару месяцев мне стало интересно как всё это работает, насколько устойчив подход — и свободные часы нашлись. Представляю вам свою реализацию этой идеи, который вылился в доклад на вот этом событии.

^{Триангуляция мяча по шести видеокамерам в системе Hawk-Eye, точность 3,6 миллиметра, 25% мяча должны быть видимы}

Международный совет футбольных ассоциаций (IFAB) приступил к финальным тестам систем отслеживания мяча при пересечении линии ворот. 2 июля 2012 года на специальной встрече в Киеве совет IFAB должен вынести окончательный вердикт и официально внести изменения в футбольный устав, если одобрит одну (или обе) технологии.

Начало конкурса инициировала ФИФА в июле 2011 года, опубликовав технические спецификации. Первоначально для участия заявились 12 систем. В первых тестах осенью 2011 года участвовали восемь, а в финал вышли две: Hawk-Eye и Goalref.

Эстетика ретро-фотографий, столь удачно продвинутая на рынок модным хипстерским приложением Instagram, не оставляет разработчиков равнодушными. И, судя по всему, привлечение пользователей к своим творениям не означает только лишь программирование и обычные приёмы маркетинга.

Некто Мартин Стром (Martin Ström), разработчик из Стокгольма, создал приложение InstaCRT для iOS, которое имеет одну функцию — наложение фильтра на изображение так, что создаётся впечатление картинки на старых ламповых чёрно-белых телевизорах.

Готовое фото выглядит так:



Однако, самое любопытное заключается не в этом, а в том, что находится «под капотом» InstaCRT. Приложение работает таким образом:

Уже достаточно давно известно о проекте «умных» очков от Google. Публиковались уже более-менее точные характеристики, вместе с детальным описанием самого проекта. Да и сами очки уже не раз и не два «засвечены» на представителях компании, включая Сергея Брина. Ну, а теперь компания решила продемонстрировать возможности камеры со своего девайса.

В статье рассказывается о возможностях собственной реализации прогрессивной загрузки изображений на сайте без использования Flash. Интерактивное рисование реализуется через элемент: canvas из HTML5. Алгоритмическая основа процесса является дискретное вейвлет-преобразование.

Этот жестовый контроллер нельзя назвать «убийцей» Kinect, поскольку его задачи несколько иные, но этот девайс показывает отличные результаты. Разработчики утверждают, что устройство распознает жесты и движения не просто точно (по словам тех же разработчиков, в 200 раз точнее любых аналогичных технологий). Таким образом, система управления жестами ставится на новый, более высокий уровень.

Этот снимок был сделан с высоты 35 т. километров отечественный гидрометеорологическим спутником «Электро-Л» №1.

Любопытная ситуация сложилась за последние несколько дней вокруг нескольких флагманских продуктов компании Adobe.

Многие знают, что недавно была выпущена последняя версия пакета Creative Suite 6, включающего Photoshop, Illustrator, DreamWeaver и другие программы, который, кстати, отныне сможет работать по подписке, исключая необходимость покупать программу «навсегда». Незадолго до этого Adobe выпустила ряд исправлений безопасности, который самой компанией был помечен как критический; при этом оказалось, что патчи фактически обновляют старый Creative Suite 5.x до актуальной шестой версии и, чтобы получить безопасный продукт, пользователям следует заплатить за исправления. В частности, стоимость обновления для Photoshop CS6 составила $199, для Illustrator CS6 — $249, для Flash Professional CS6 — $99. Правда, Shockwave Player предлагалось обновить бесплатно.

Любопытно, что в Adobe заявили, что Photoshop не является излюбленной мишенью для хакеров и проблема "...if exploited would allow malicious native-code to execute" не должна никого особо взволновать.

Вероятно, возмущённые отклики пользователей на странную политику компании относительно обеспечения безопасности своих продуктов, не оставили руководство не тронутым. В Adobe не стали настаивать на своём и изменили решение — компания объявила, что все пользователи Creative Suite 5.x, которых не устраивает фактическая покупка новой версии программ под видом обновлений безопасности, всё-таки получат их бесплатно — именно для своей версии пакета.

Было ли это ленью программистов или просто желанием Adobe пересадить побольше пользователей за новую версию своего пакета, заодно заработав на этом, сказать трудно, однако факт того, что компания с мировым именем чутко прислушивается к мнению аудитории своих продуктов по крайней мере является примечательным.

Сегодня в клубе Яндекс.Субботник появилось интересное видео о том, как Яндекс обрабатывает изображения для исключения дубликатов. Рассказывает Александр Крайнов: он с 2000 года занимается проектами, связанными с обработкой медиаданных. В Яндексе отвечает за проекты, в которых задействовано компьютерное «зрение».

О докладе

Легко найти дубликаты среди тысяч картинок. Сложнее – среди миллионов. И совсем трудно – среди миллиардов. Чем выше полнота работы алгоритма, тем больше проблем. Но в то же время полнота кластеризации дубликатов – это основа качества поиска изображений.

Думаю, многие не следят за этим клубом и мне кажется, что после этого видео есть над чем поразмыслить.
Всем кому интересно — прошу под кат.

Помнится, в детстве мне очень нравилось играть в песочнице, благо в соседнем доме жил водитель КАМАЗа, он регулярно заполнял нашу песочницу чистым речным песком. Вероятно, многие помнят удовольствие от возни с песком (не зря же так популярен пляжный вид творчества, с возведением песочных замков и скульптур) — и разработчики из Калифорнийского университета явно не исключение. Именно они создали высокотехнологичную песочницу, добавив в обычный процесс игры с песком немного дополненной реальности.

Google выложил в открытый доступ библиотеку C++ Ceres Solver, которая осуществляет моделирование и анализ сложных проблем нелинейной минимизации суммы квадратов.

Метод наименьших квадратов используется в разных областях: от построения сложных кривых в статистике до построения 3D-моделей по фотографиям в системах компьютерного зрения. В Street View система используется для привязки ожидаемого положения автомобиля (модель) к реальным координатам (данные).

Доброго времени суток!
Хотел бы с вами поделиться реализацией в MATLAB плотностного алгоритма для кластеризации пространственных данных с присутствием шума — DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise).

Особенности

Алгоритм DBSCAN был предложен Мартином Эстер, Гансом-Питером Кригель и коллегами в 1996 году как решение проблемы разбиения (изначально пространственных) данных на кластеры произвольной формы. Большинство алгоритмов, производящих плоское разбиение, создают кластеры по форме близкие к сферическим, так как минимизируют расстояние документов до центра кластера. Авторы DBSCAN экспериментально показали, что их алгоритм способен распознать кластеры различной формы.