Обработка изображений *

На сегодняшний день оптическое распознавание символов является частью решения таких прикладных задач, как распознавание и оцифровка текстов, распознавание документов, распознавание автомобильных номеров, определение номеров банковских карточек, чтение показаний счетчиков учета, определения номеров домов для создания карт (Google Street View) и т.д.

Распознавание символа означает анализ его изображения с целью получения некоторого набора признаков для сравнения их с признаками класса [ 1 ]. Выбор такого набора и способы его определения отличают разные методы распознавания, но для большинства из них необходима одномоментная информация обо всех пикселях изображения.

Последнее обстоятельство и достаточно большой объем вычислений делают невозможным использования маломощных вычислительных устройств (микроконтроллеров) для оптического распознавания символов. «Да и зачем?» — воскликнет информированный читатель, «мощности вычислительных устройств постоянно растут, а их цена падает!»[2, 3]. Допустим, что ответ будет такой: просто интересно, возможно ли упростить метод распознавания до такой степени, чтобы можно было бы использовать микроконтроллер?

Человеческий глаз способен видеть намного больше цветов, чем показывают ему современные видео дисплеи. Каким бы навороченным не был компьютер, он все равно может воспроизвести лишь конечное количество цветов. В этой статье мы расскажем об использовании 10-битной глубины цвета в сравнении с 8-битной, исходя из функционала процессоров Intel Core седьмого поколения и оптимизирующих возможностей Intel Software Tools. В статье вы также найдете ссылку на пример программы, реализующей 10-битное HEVC кодирование.

Хабр, нам тут пришла одна идея… В настоящий момент у нас возникло некое межсезонье между разными образовательными программами. Мы подумали, зачем нашей инфраструктуре зря простаивать, когда есть люди, которые могли бы на этой инфраструктуре что-то классное сделать.

Мы решили сделать небольшой вклад в развитие deep learning в России и выделить 3 виртуальных сервера с GPU тем, кто что-то делает в этой области. 2 виртуалки мы решили отдать нашим выпускникам, а 1 виртуалку дать в пользование кому-то «со стороны».

Типичный день в нейрокурятнике — куры часто еще и крутятся в гнезде

Чтобы довести, наконец, проект нейрокурятника до своего логического завершения, нужно произвести на свет работающую модель и задеплоить ее на продакшен, да еще и так, чтобы соблюдался ряд условий:

• Точность предсказаний не менее 70-90%;
• Raspberry pi в самом курятнике в идеале мог бы определять принадлежности фотографий к классам;
• Нужно как минимум научиться отличать всех кур друг от друга. Программа максимум — также научиться считать яйца;

В данной статье мы расскажем что же в итоге у нас получилось, какие модели мы попробовали и какие занятные вещи нам попались на дороге.

Статьи про нейрокурятник

В последнее время всё большую популярность обретают различные интерактивные способы завлечь аудиторию и привлечь к себе больше внимания. Тут и боты для социальных сетей и мессенджеров, и другие решения, придающие «уникальности». Среди них можно выделить и динамические обложки для сообществ, официально поддерживать которые ВКонтакте начали в марте.

Почему я решил написать эту небольшую статью? Хотя ажиотаж вокруг этой темы и спал, всё равно она остаётся довольно популярной, находятся как «клиенты», готовые платить очень большие деньги, так и желающие научиться это делать самому. Я работал с одной «студией», которая берет шестизначные суммы за эту работу, при этом кидая своих разработчиков и мелких клиентов. Так вот, чтобы в этой сфере не было монополии, и все увидели, насколько легко это делается, я и решил написать статью.


_{На примере моего пустого сообщества-песочницы}

Изложение статьи от том, что давно известные эволюционные стратегии оптимизации могут превзойти алгоритмы обучения с подкреплением.
Преимущества эволюционных стратегий:

• Простота реализации
• Не требуется обратного распространения
• Легко масштабируется в распределенной среде вычислений
• Малое число гиперпараметров.

В этой статье мы покажем, как работают технологии распознавания образов на Эльбрус-4С и на новом Эльбрус-8С: рассмотрим несколько задач машинного зрения, немного расскажем об алгоритмах их решения, приведем результаты бенчмаркинга и наконец покажем видео.

Эльбрус-8С — новый 8-ядерный процессор МЦСТ с VLIW-архитектурой. Мы тестировали инженерный образец с частотой 1.3 ГГц. Возможно, в серийном выпуске она еще возрастет.

У каждой российской микроэлектронной компании есть рассказ, почему она самая хорошая и передовая. По английски это называется «claim to fame» — «заявка на славу». Одни российские компании славятся оригинальной архитектурой и/или микроархитектурой CPU, другие — спроектированной в России системой на кристалле, третьи — спроектированными в России блоками, которые были лицензированы западным компаниям.

У российской компании ЭЛВИС (ELVEES), которая исторически специализировалась на космической электронике, DSP и хардверно-поддерживаемом распознавании образов, текущая «заявка на славу» выражена в совместном российско-британско-американско-тайваньском чипе для «умных камер» под названием ELISE. Инженеры в подмосковном Зеленограде спроектировали внутри этого чипа важные блоки для видео-обработки и GNSS, которые потом кросс-лицензировала британско-американская Imagination Technologies.

Блоки от элвисовцев интегрированы с тремя разнородными процессорными ядрами: двухядерным кластером суперскалярных ядер MIPS P5607 (Apache) с частотой 1.2 GHz, на котором работает Linux, процессором с аппаратно-поддерживаемой многопоточностью MIPS interAptiv (1 GHz) и небольшим вспомогательным процессором с аппаратно-поддерживаемой виртуализацией MIPS M5150 (Virtuoso).

На днях мне попали в руки два изделия с чипом ELISE — плата для разработчиков и трехмерная бинокулярная камера. Элвисовцы также дали мне список на 10 страниц, что есть на плате, что есть внутри чипа, и какой для этого поддерживается софтвер. К сожалению, они не разрешили мне выложить эти страницы в интернет, поэтому я кое-что перескажу своими словами, а также добавлю инфо про используемые ядра, после чего вы все остальное можете запросить у элвисовцев сами.

На фотографиях ниже некоторые из инженеров-участников проекта. Девушка слева спроектировала часть load-store unit в MIPS P5607, юноша в зеленой майке написал модели интерфейсов шин, а товарищ в клетчатой рубашке — архитектор софтверной экосистемы:

Привет, Хабр!

Мы, в компании NtechLab, занимаемся исследованиями и разработкой продуктов в области распознавания лиц. В процессе внедрения наших решений мы часто сталкиваемся с тем, что заказчики не очень ясно представляют себе требования к точности алгоритма, поэтому и тестирование того или иного решения для их задачи даётся с трудом. Чтобы исправить ситуацию, мы разработали краткое пособие, описывающее основные метрики и подходы к тестированию, которыми хотелось бы поделиться с сообществом Хабра.

Изображения вносят самый большой вклад в размер веб-страниц. По мнению многих экспертов, оптимизация изображений, их сжатие – приоритет номер один в списке мероприятий по ускорению производительности сайтов. Для этого могут использоваться различные методы сжатия – с потерями или без потерь, а также конвертация в другие форматы – SVG или WebP.

Поскольку тема оптимизации изображений по-прежнему актуальна, Google недавно представил новый алгоритм сжатия изображений с открытым исходным кодом, называющийся Guetzli. В этой статье мы разберемся, что он собой представляет, как работает и сравним его производительность с другими широко использующимися алгоритмами сжатия изображений.

Ранее мы, Smart Engines, уже писали про наши технологии распознавания (паспорта РФ, банковских карт и многих других). Основной ценностью SDK является "ядро" или "движок" распознавания Smart IDReader, который объединяет функциональность сканирования всего, что мы умеем сканировать, под единым интерфейсом.

Библиотека распознавания написана на С++ для достижения максимальной производительности, но для использования с различными языками программирования у нас есть версии интерфейсов библиотеки на C++, C, C#, Objective-C, Java и даже Visual Basic. Мы поддерживаем все популярные операционные системы: iOS, Android, Windows, Linux, MacOS, Solaris и, разумеется, Эльбрус и AstraLinux. Наши алгоритмы оптимизированы под такие архитектуры, как ARMv7-v8, AArch64, x86, x86_64, SPARC, E2K.

Мы решили выложить демо-версию нашего SDK на Github, чтобы вы могли ознакомиться с интерфейсом библиотеки (как Objective-C часть, так и C++), почитать документацию и попробовать встроить Smart IDReader в ваше приложение. Репозиторий с демо-версией Smart IDReader iOS SDK доступен по ссылке: https://github.com/SmartEngines/SmartIDReader-iOS-SDK

Чтобы посмотреть, как Smart IDReader выглядит в нашем исполнении после встраивания, вы можете скачать бесплатные полные версии приложений из App Store и Google Play.

В этой статье мы расскажем, как iOS разработчик может использовать наши технологии для добавления функциональности распознавания документов в своё приложение.

Распознавание автомобильных номеров до сих пор является самым продаваемым решением на основе компьютерного зрения. Сотни, если не тысячи продуктов конкурируют на этом рынке уже на протяжении 20-25 лет. Отчасти поэтому сверточные нейронные сети (CNN) не бьют прежние алгоритмические подходы на рынке.

Но опыт последних лет говорит, что алгоритмы CNN позволяют делать надежные и гибкие для применения решения. Есть и еще одно удобство: при таком подходе всегда можно улучшить надежность решения на порядок после реального внедрения за счет переобучения. Кроме того, такие алгоритмы отлично реализуются на GPU (графических модулях), которые значительно эффективней с точки зрения потребления электроэнергии, чем обычные процессоры. А платформа Jetson TX от NVidia так просто потребляет очень мало по меркам современных вычислителей. Наглядное «энергетическое превосходство»:

Stepik — на данный момент единственная русскоязычная образовательная онлайн-платформа, на который любой желающий может создать экзамен с прокторингом (онлайн-сопровождением и контролем учащегося). Притом такой экзамен может иметь заданную продолжительность, ограниченное время на прохождение, точную дату начала.

В данной статье мы расскажем про то, зачем нужен прокторинг, и в подробностях опишем интеграцию системы онлайн-прокторинга ProctorEdu с платформой Stepik.

Всем привет. Продолжаем собирать автомобильный автопилот на компьютерном зрении из гитхаба и палок (начало здесь). Сегодня подключаем к делу датчики движения смартфона (акселерометр, гироскоп и GPS приемник) на Android, осваиваем несложный sensor fusion и окончательно закрываем с кодом для сбора обучающей выборки. Бонусы — Android приложение для записи всех сенсоров синхронзированных с видео и больше часа размеченных данных в рамках импортозамещения иностранных конкурсов. Весь код по-прежнему на github.

Это трехосные MEMS акселерометр и гироскоп, они будут нам крайне полезны.

Простейшее работающее решение для информирования о событиях в курятнике в режиме реального времени. И еще немного болтовни о том, почему надо браться за задачи и изучение нового, даже если у вас недостаточно знаний.

Статьи про нейрокурятник

В данном посте будет приведён пример реализации онлайн видеостриминга с помощью вебкамеры и одноплатника Orange Pi One.

На Хабре уже неоднократно затрагивалась тема применения так называемых “бандитов” для интеллектуального анализа данных. В отличии от уже привычного обучения машин по прецедентам, которое сплошь и рядом применяется в задачах распознавания, многорукий бандит применяется для построения в некотором смысле “рекомендательных” систем. На Хабре уже очень подробно и доступно рассказано о идее многорукого бандита и применимости ее к задаче рекомендации интернет-контента. Мы же в своем очередном посте хотели рассказать вам о симбиозе обучения по прецедентам и обучения с подкреплением в задачах распознавания видеопотока.

Вот интересная демонстрация возможностей afl; меня реально удивило, что она работает!

$ mkdir in_dir
$ echo 'hello' >in_dir/hello
$ ./afl-fuzz -i in_dir -o out_dir ./jpeg-9a/djpeg

В сущности, я создал текстовый файл только со словом "hello" и попросил фаззер выдавать поток в программу, которая ожидает на входе изображение JPEG (djpeg это простая утилита, которая идёт вместе с распространённой графической библиотекой IJG jpeg; libjpeg-turbo тоже должна подойти). Конечно, мои входные данные не похожи на валидное изображение, так что утилита быстро отвергает их:

$ ./djpeg '../out_dir/queue/id:000000,orig:hello'
Not a JPEG file: starts with 0x68 0x65

Рак шейки матки — страшное заболевание, ежегодно уносящее сотни тысяч жизней. Но еще страшнее то, что большинство этих жизней можно было спасти. Рак шейки матки развивается очень медленно, и в случае обнаружения опухоли в первые 5 лет после ее появления шанс выживания практически 100%. Таким образом, регулярные обследования могут извести это заболевание на корню. К сожалению, 85% женщин Земли регулярная медицинская помощь недоступна. Их могут спасти технологии машинного распознавания фотоснимков, снижающие требования к квалификации врачебного персонала и увеличивающие процент правильных диагнозов. Именно такие алгоритмы распознавания и создаются в рамках конкурса программистов Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening, в котором мы приглашаем вас поучаствовать.

Около месяца свободного времени я уделил чтению исходного кода Quake II. Это был удивительный и поучительный опыт, потому что в движок idTech3 внесено большое изменение: Quake 1, Quake World и QuakeGL объединены в одну красивую архитектуру кода. Особенно был интересен способ, которым достигли модульности, несмотря на то, что язык программирования C не обеспечивает полиморфизма.

Quake II во многих отношениях является блестящим образцом программного обеспечения, потому что это был самый популярный (по количеству лицензий) трёхмерный движок всех времён. На его основе было создано более 30 игр. Кроме того, он ознаменовал переход игровой индустрии от программной/8-битной системы цветов к аппаратной/24-битной. Этот переход произошёл примерно в 1997 году.

Поэтому я крайне рекомендую всем, кто любит программирование, изучить этот движок. Как обычно, я вёл бесконечное количество заметок, затем подчистил их и опубликовал как статью, чтобы сэкономить вам несколько часов.

Процесс «подчистки» меня сильно увлёк: в статье теперь более 40 мегабайт видео, скриншотов и иллюстраций. Сейчас я не знаю, стоили ли мои труды того, и нужно ли публиковать в будущем необработанные заметки в ASCII, выскажите своё мнение.