Область применения компьютерного зрения очень широка: от считывателей штрихкодов в супермаркетах до дополненной реальности. Из этой лекции вы узнаете, где используется и как работает компьютерное зрение, как выглядят изображения в цифрах, какие задачи в этой области решаются относительно легко, какие трудно, и почему.

Лекция рассчитана на старшеклассников – студентов Малого ШАДа, но и взрослые смогут почерпнуть из нее много полезного.



Возможность видеть и распознавать объекты – естественная и привычная возможность для человека. Однако для компьютера пока что – это чрезвычайно сложная задача. Сейчас предпринимаются попытки научить компьютер хотя бы толике того, что человек использует каждый день, даже не замечая того.

Наверное, чаще всего обычный человек встречается с компьютерным зрением на кассе в супермаркете. Конечно, речь идет о считывании штрихкодов. Они были разработаны специально именно таким образом, чтобы максимально упростить компьютеру процесс считывания. Но есть и более сложные задачи: считывание номеров автомобилей, анализ медицинских снимков, дефектоскопия на производстве, распознавание лиц и т.д. Активно развивается применение компьютерного зрения для создания систем дополненной реальности.

Сегодня Яндекс запустил поиск картинки по загруженному изображению. В этом посте мы хотим рассказать о технологии, которая стоит за этим сервисом, и о том, как её делали.

Технология внутри Яндекса получила название «Сибирь». От CBIR — Content-Based Image Retrieval.

Конечно, сама по себе задача не нова, и ей посвящено множество исследований. Но сделать прототип, работающий на академической коллекции, и построить промышленную систему, которая работает с миллиардами изображений и большим потоком запросов — очень разные истории.

Для чего всё это нужно?

Есть три сценария, при которых нужен поиск по загруженной картинке и которые нам и нужно было научиться обрабатывать.