Рубрика «распознавание»

Smart Engines и Sailfish OS

Всем привет! Как вы уже знаете по нашим статьям, мы в Smart Engines занимаемся распознаванием, причем распознавать мы стараемся на чем угодно и в любых условиях. Мы поддерживаем все популярные операционные системы: iOS, Android, Windows, Linux, MacOS, Solaris. Поддерживаем мы и отечественного производителя: Эльбрус и AstraLinux. Наши алгоритмы оптимизированы под ARMv7-v8, AArch64, x86, x86_64, SPARC, E2K, MIPS.

Поэтому, когда мы увидели нарастающую популярность российской операционной системы Sailfish Mobile OS RUS, мы не смогли обойти ее стороной. Sailfish Mobile OS RUS — это POSIX-совместимая операционная система для мобильных устройств, развиваемая отечественной компанией «Открытая Мобильная Платформа» для решения задач корпоративных пользователей и государственных учреждений. По состоянию на февраль 2018 года является единственной мобильной операционной системой, включенной в реестр Отечественного ПО и прошедшей сертификацию ФСБ по классу АК1/КС1.

В этой статье мы расскажем о своем опыте портирования нашей библиотеки распознавания Smart IDReader (технология Hieroglyph) на Sailfish OS. В ней будет код, ссылки и видео. Мы хотим, чтобы эта статья была технически информативной и полезной в качестве общей инструкции для тех, кто портирует С++ приложения на Sailfish OS.

Читать полностью »

Smart IDReader by Smart Engines

Мы, Smart Engines, продолжаем цикл статей про то, как встроить наши технологии распознавания (паспортов, банковских карт и других) в ваши приложения. Ранее мы уже писали про встраивание на iOS и Android, а сегодня мы расскажем про то, как работать с Python-интерфейсом библиотеки распознавания Smart IDReader и напишем простого Telegram-бота.

Кстати, список поддерживаемых нами языков программирования расширился и теперь включает C++, C, C#, Objective-C, Swift, Java, Python, а также такие эзотерические языки, как Visual Basic и, разумеется, PHP. Как и раньше, мы поддерживаем все популярные и многие непопулярные операционные системы и архитектуры, а наши бесплатные приложения доступны для скачивания из App Store и Google Play.

По традиции, демо-версия Smart IDReader SDK для Python вместе с исходным кодом реализации Telegram-бота выложены на Github и доступны по ссылке.

Читать полностью »

Smart IDReader SDK — как добавить распознавание в iOS приложение за 5 минут — теперь и на Github - 1

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.

Читать полностью »

Drawing 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.
Читать полностью »

Волшебная палочка — это круто, но куда круче творить волшебство просто движением рук. Чтобы это стало возможным, в 2014 году мы занялись распознаванием жестов и сделали перчатку на акселерометрах для ролевой игры. Проект получился сложным и с далеко идущими последствиями.

Магические жесты как вызов для электронщика - 1
Читать полностью »

Сегментация строки на символы является одним из важнейших этапов в процессе оптического распознавания символов (OCR), в частности, при оптическом распознавании изображений документов. Сегментацией строки называется декомпозиция изображения, содержащего последовательность символов, на фрагменты, содержащие отдельные символы.

Важность сегментации обусловлена тем обстоятельством, что в основе большинства современных систем оптического распознавания текста лежат классификаторы (в том числе — нейросетевые) отдельных символов, а не слов или фрагментов текста. В таких системах ошибки неправильного проставления разрезов между символами как правило являются причиной львиной доли ошибок конечного распознавания.

Поиск границ символов усложняется из-за артефактов печати и оцифровки (сканирования) документа, приводящим к “рассыпанию” и “склеиванию” символов. В случае использования стационарных или мобильных малоразмерных видеокамер спектр артефактов оцифровки существенно пополняется: возможны дефокусировка и смазывание, проективные искажения, деформирование и изгибы документа. При съемке камерой в естественных сценах на изображениях часто возникают паразитные перепады яркости (тени, отражения), а также цветовые искажения и цифровой шум в результате низкой освещенности. На рисунке ниже показаны примеры сложных случаев при сегментации полей паспорта РФ.

Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 1Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 2
Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 3Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 4
Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 5Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 6

В этой статье мы расскажем о методе сегментации символов текстовых строк документов, разработанном нами в Smart Engines, основанный на обучении сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Основным рассматриваемым в работе документом является паспорт РФ.
Читать полностью »

"Обычно хакер пишет программы не ради выгоды,
а ради собственного удовольствия. Такая программа
может оказаться полезной, а может остаться
всего лишь игрой интеллекта."
Генри С. Уоррен. Алгоритмические трюки для программистов [1]

Сегодня мы продолжим наши заметки об Эльбрусе. Первую статью, посвященную запуску и оптимизации системы распознавания паспорта, можно прочитать тут.

image

Однажды мы с коллегами заинтересовались, как самые простые методы оптимизации работают на Эльбрусе.

Читать полностью »

В одном строительном гипермаркете есть 18 касс, и надо уметь делать так, чтобы кассиры открывали их вовремя, чтобы очередь не была больше 4 человек. Ну, и чтобы лишние кассы не простаивали открытыми. Это распознавание людей (подсчёт покупателей) с видео, аналитика по погоде и другим факторам и предсказание потока. Плюс много другой забавной статистики.

Как мы отличали тележку от прораба — видеоаналитика для кассовой зоны гипермаркета (и продолжение про кота-терминатора) - 1
Пример очереди перед кассой — картинка обрезанная и замыленная по просьбе безопасников, по факту очередь мы видим длиннее, чем на фото.

В рознице первым вопросом стало то, как отличить прораба от тележки. И это было ничуть не смешно.

Да, и тем, кто переживал за кота-терминатора из прошлого поста — его поймали. Детали в конце.Читать полностью »

Как видно из названия речь в этой статье пойдет о распознавании цифр на микроконтроллере. Сразу хочу оговориться, что в данной статье не будет приведен исходный код, рассматриваться технология или алгоритм распознавания, скажу лишь, что используются идеи системного подхода. Некоторые из них изложены в наших статьях (здесь, здесь и вот здесь). Это связано с тем, что наш подход тянет на оригинальность, но требует уточнения некоторых вопросов. Кто-то может сказать: «очередная статья про программирование микроконтроллеров». Отнюдь нет, поиск подобных проектов не дал каких-то внятных результатов, за исключением этого видео. Из обсуждений на форумах понятно одно: идея получения подобного устройства (камера + микроконтроллер = результат распознавания на выходе, а не просто снятая картинка) приходила многим, но оставалась без реализации. Да и распознавание, по общему мнению, требует много вычислительных ресурсов и микроконтроллеры для этого не подходят, в частности про Arduino были высказывания, что это вообще невозможно. Если стало интересно прошу под кат.

Распознавание цифр на микроконтроллере - 1
Читать полностью »

Распознавание штрих и QR кодов в приложениях UWP - 1


Я не открою Америку, если скажу, что самой популярной библиотекой для распознавания штрихкода является ZXing («Zebra Crossing»). Список поддерживаемых форматов довольно внушителен и включает в себя: EAN-8 и EAN-13, QR Code, UPC-A и UPC-E, Code 39, Code 93, Code 128 и другие.

Есть порт и для WinRT, а значит, библиотеку можно использовать и с универсальной платформой Windows.
Читать полностью »