Рубрика «машинное зрение» - 5

Фильтр анизотропной диффузии Перона и Малика — это сглаживающий цифровые изображения фильтр, ключевая особенность которого состоит в том, что при сглаживании он сохраняет и «усиливает» границы областей на изображении.

В статье я кратко рассмотрю зачем нужен этот фильтр, теорию по нему и как его реализовать алгоритмически, приведу код на языке Fortran и примеры сглаженных изображений.

Сглаживание изображений фильтром анизотропной диффузии Перона и Малика - 1
Крайнее левое изображение — оригинальное, справа от оригинального — фильтрованные с различными параметрами.
Читать полностью »

Создана бионическая рука с нейросетью, которая мгновенно распознаёт и хватает предметы - 1

Бионические протезы прошлого поколения обычно контролируются с помощью миоэлектрических сигналов, которые возникают в результате мышечных сокращений руки человека. Управлять таким протезом непросто: это требует определённой концентрации, да и эффективность успешных действий оставляет желать лучшего. Непросто с первого раза сделать то, что хочется. По точности действий таким протезам далеко до «интуитивных» действий живой настоящей руки.

В последние годы исследователи концентрировались преимущественно на точности распознавании миоэлектрических сигналов, а точность распознавания движений отдельных пальцев достигла 90%. Но в силу ряда технических причин массовое использование таких «умных» протезов сильно ограничено. Новая разработка инженеров из Университета Ньюкасла (Великобритания) предлагает принципиально иной подход. Оснащённая видеокамерой рука распознаёт предмет перед ней — и сама определяет, каким образом эффективнее всего его схватить. Она действует автоматически и практически мгновенно, без дополнительных усилий со стороны человека. Фактически, у бионической руки появляется собственное зрение.
Читать полностью »

Всем доброго времени, друзья.

Введение

Когда мы думаем о биоинформатике, мы обычно представляем себе какие-нибудь сложные последовательности ДНК, фолдинг белка или, на худой конец, моделирование диффузии вируса.

В данной же статье речь пойдёт несколько о другой теме, куда более близкой, можно сказать, машинному зрению и анализу документов, или даже прикладной автоматизации, чем высокой науке. Но на самом деле, тема важна и актуальна, хотя бы уже потому, что существует в очень интересной экологической нише.

КДПВ:

Common Bird Census, или биоинформатика в орнитологии. Проект в хорошие руки - 1

Кого заинтересовал — прошу под кат.
Читать полностью »

Всё началось с того, что жена захотела повесить кормушку для птиц. Идея мне понравилась, но сразу захотелось оптимизировать. Световой день зимой короткий — сидеть днём и смотреть на кормушку времени нет. Значит нужно больше Computer Vision!
Умная кормушка: Machine Learning, Raspberry Pi, Telegram, немножко магии обучения + инструкция по сборке - 1
Идея была простой: прилетает птичка — вжуууух — она оказывается на телефоне. Осталось придумать как это сделать и реализовать.
В статье:

  • Запуск Caffe на Raspberry Pi B+ (давно хотел это сделать)
  • Построение системы сбора данных
  • Выбор нейронной сети, оптимизация архитектуры, обучение
  • Оборачивание, выбор и приделывание интерфейса

Все исходники открыты + описан полный порядок развёртывания получившейся конструкции.
Читать полностью »

Нейросеть научилась состаривать и омолаживать людей по фото - 1
Оригинальная фотография (a), первоначальная реконструкция (b), два варианта оптимизации реконструкции (с) и результат состаривания/омолаживания лиц со вторым вариантом оптимизации IP, то есть с лучшим сохранением узнаваемости лица (d)

Состаривание лица (синтез возраста) с морфингом фотографии — важная задача, которая имеет много практических применений. Такое состаривание необходимо делать для корректной работы систем распознавания лиц. Оно нужно при поиске пропавших детей спустя годы или десятилетия после пропажи. Ну и конечно, морфинг лиц используется в индустрии развлечений — например, в кинематографе. Вероятно, мобильные приложения c такой функцией могут стать популярными. Каждому интересно посмотреть, как в молодости выглядел этот старичок-преподаватель или какой станет ваша красавица-однокурсница через 40-50 лет.
Читать полностью »

Друзья, совсем скоро, в 20:30 по Москве начнётся трансляция TensorFlow Developer Summit.

Кейноут будут вести такие люди такие люди как Jeff Dean, Rajat Monga и Megan Kacholia.
Очень рекомендую посмотреть данную трансляцию сегодня вечером всем кому интересна тема машинного обуечения. Будет рассказано как про сам TensorFlow так и про интересные примеры его использования.

Читать полностью »

Недавно, в связи с разработкой новой линейки продукции, в нашей компании встала задача поиска идентичных изображений в базе.

Отдавать реализацию на аутсорс слишком дорого и не гарантирует наилучшего решения. Отдать на откуп фрилансеру — дешевле, но и решение скорее всего будет таким же дешевым и основанным на существующих библиотеках, типа OpenCV. Но если бы задача решалась так просто, то конкуренты уже давно бы этим воспользовались и сделали достойный продукт, но его на рынке нет. В общем, присущие нам перфекционизм, амбициозность и желание быть лучшими, не позволяют нам выводить на рынок продукт «как у всех», нам нужно лучше, быстрее, сильнее. Приняли решение самостоятельно разобраться в вопросе, выработать решение, написать подробное техническое задание и уже отдать на реализацию фрилансеру. Была надежда, что существуют готовые решения, которых просто не заметили конкуренты. Но изучив вопрос (а вместе с ним и алгоритмы ORB, BRIEF, FAST, SIFT, SURF, BRISK, A-KAZE, Viola-Jones и еще несколько) стало понятно, что у всех этих алгоритмов есть свои недостатки. Хотя для решения нашей задачи некоторые из вышеперечисленных алгоритмов и подходили, но как то неожиданно захотелось уникальности и простоты решения. И вот выношу на суд сообщества, алгоритм собственного сочинения.

Любителей покритиковать (конструктивно) прошу под кат.
Читать полностью »

Софт ИИ обучается делать ИИ: учёные сообщают об успехах в самообучении искусственного интеллекта - 1
По Курцвейлу, логарифмическая шкала смены парадигм для ключевых исторических событий проявляет экспоненциальную тенденцию

Ключевой элемент для возникновения технологической сингулярности — запуск некотролируемого цикла самосовершенствования ИИ, где каждое новое более умное поколение ИИ будет появляться быстрее предыдущего. Согласно теории сингулярности по Вернору Винджу, в результате взрывного развития интеллекта в цикле экспоненциального самосовершенствования появится сверхинтеллект, который намного превзойдёт возможности человеческого разума и по сути будет непонятен для него. Называются разные примерные даты наступления сингулярности, исходя из экстраполяции технологического прогресса. Рей Курцвейл считает, что это произойдёт примерно в 2045 году (хотя он не считает обязательным экспоненциальное самосовершенствование ИИ), а среднее медианное значение по опросу экспертов по сильному ИИ — 2040 год.

Вполне возможно, что сингулярность наступит раньше прогнозируемого. Инженеры из компании Google и разработчики систем ИИ из других компаний сообщают об успехах, которых удалось добиться в ключевом направлении — создании систем ИИ, предназначенных для проектирования других систем ИИ.
Читать полностью »

Amazon Go — магазин без касс и очередей - 1
Покупатели с покупками свободно выходят из магазина Amazon Go. Фото: Sam Machkovech / Ars Technica

Признайтесь, многие из вас мечтали зайти в магазин, взять нужные продукты — и спокойно уйти. Не нужно выстаивать в очереди, где кассир проводит каждую покупку перед сканером штрих-кодов. Магазин без очередей. Магазин без касс и кассиров. Просто товары. Заскочил на минуту, взял что нужно — и ушёл.

Amazon собирается сделать эту утопию ближе к реальности. Вчера компания открыла в Сиэтле магазин нового типа Amazon Go.
Читать полностью »

Специальные очки меняют личность человека для системы распознавания лиц - 1
Успешная имперсонификация в системе распознавания лиц. Слева: актриса Риз Уизерспун, личность которой нейросеть распознаёт с вероятностью 100%. В центре: очки, подобранные для имперсонификации актёра Рассела Кроу. Справа: жертва имперсонификации

Благодаря нейросетям системы машинного зрения достигли рекордной точности результаты в распознавании лиц. Личность человека почти безошибочно распознаётся даже на смазанных фотографиях и на тех, где лицо видно лишь частично. Созданы алгоритмы, которые учитывают контекст: одежду, окружение, походку. Пока это лишь передовые технологические разработки. Но учитывая всемирную истерию вокруг терроризма и безопасности (хотя от терроризма погибает в 53 раза меньше людей, чем в ДТП), очень скоро подобные программы распознавания будут без всякого сомнения подключены к миллионам видеокамер наружного наблюдения в общественных местах. Вопрос в том, какие есть методы, чтобы бороться с такой слежкой?
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js