Рубрика «распознавание образов»

Привет! В этой статье я бы хотел рассказать как я сделал распознавалку русских букв и прикрутил к этому небольшой графический интерфейс.

Спойлер: в результате должно получиться вот так:

image

Читать полностью »

Привет! Мы вдруг поняли, что наша последняя статья про Эльбрус вышла год назад. Поэтому мы решили исправить эту досадную оплошность, ведь мы не бросили эту тему!

Сложно представить распознавание без нейронных сетей, поэтому мы расскажем о том, как мы запустили 8-битные сетки на Эльбрусе и что из этого получилось. Вообще, модель с 8-битными коэффициентами и входами и 32-битными промежуточными вычислениями крайне популярна. Например, Google [1] и Facebook [2] завели ее собственные реализации, которые оптимизируют доступ в память, задействуют SIMD и позволяют ускорить вычисления на 25% и больше без заметного снижения точности (это конечно зависит от архитектуры нейронной сети и вычислителя, но нужно же было объяснить, насколько это круто?).

8-битные сети на Эльбрусе, есть ли смысл? - 1Читать полностью »

Вычисление центра масс за O(1) с помощью интегральных изображений - 1

Интегральное изображение ― алгоритм, позволяющий эффективно вычислять сумму значений, заключенных в прямоугольном подмножестве многомерного массива. Сама его идея восходит к исследованиям многомерных функций распределения вероятностей, и до сих пор он находил успешное применение в тех областях, которые непосредственно используют теорию вероятностей в качестве основного инструментария. Например, в распознавании образов.

Сегодня мы рассмотрим любопытный случай, как применить интегральные изображения в кардинально другой сфере ― вычислительной физике. А именно ― посмотрим, что будет, если вычислить с их помощью центр масс поля импульсов, и какую выгоду можно извлечь из этого симбиоза.

В этой статье я расскажу:

  • Что за задача такая, о которой идет речь;
  • Подробнее об интегральных изображениях;
  • Как использовать интегральные изображения для приближенного решения гравитационной задачи N тел применительно к дискретному полю импульсов (масс-скоростей);
  • Какой недостаток имеет это решение и как его исправить;
  • И, наконец, как за константное время вычислить центр масс для произвольного региона.

Читать полностью »

Особенности национального распознавания образов - 1

«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора.» ©

Читать полностью »

Распознавание лиц на стройке - 1

В один яркий солнечный день, когда на стройке работа просто кипит, всё вокруг ярко и позитивно, и прямо хочется вечерком пожарить шашлык, на объект проник бывший сотрудник одного из подрядчиков. Он прошёл мимо проходной, помахал рукой охраннику, который знал его в лицо (но не знал, что он уволен), и зашёл внутрь. Там он пошёл к своим друзьям из Центральной Азии. Через полчаса они уже жарили шашлык и наслаждались жизнью.

Нюанс в том, что костёр они развели между двух газовых баллонов.

Один из баллонов почему-то взорвался. Как говорится, ничего не предвещало, и вот баллон почему-то повёл себя нетипично. Если вы видели, как с этими баллонами обращаются в родных для героев рассказа регионах, то можете представить себе и их искреннее недоумение от произошедшего.

Все остались живы и даже более-менее целы (ничего необратимого). Шашлык улетел, но на орбиту не вышел. Шампуры не проткнули никого внизу и сбоку. А вот к неудавшимся космонавтам приехала полиция, скорая и чуть ли не Спортлото.

Пришлось побеспокоиться, но не так сильно, как в тот день, когда на стройку приезжала проверка от ФМС. Тогда выяснилось, что очень многие работают по документам братьев. То есть один в семье делает себе комплект бумаг, устраивается на стройку — а дальше вместо него ходит брат. Не близнец, но для отечественного неокортекса почти неотличимый.

За одного такого родственника на стройке накладывается штраф от 500 тысяч рублей и выше, и стройка может быть приостановлена от 14 до 90 дней. А это кончается очень, очень печально для генподрядчика и заказчика.

Именно после этого инцидента позвали нас решить задачу ИТ-средствами. Читать полностью »

Что нужно, чтобы лето проходило весело? Нужна музыка! Но, если музыка записана нотами, а вы — обыкновенный системный администратор, а вам поручили задачу создать детский хор, то в качестве одного из вариантов решения этой проблемы, представляю несколько полезных программ, написанных на Java и доступных как в репозитарии Ubuntu 16.04, так и на Гитхабе для решения задачи машинного распознавания нот, создания музыкальных партий, выгрузку и редактирование получившегося музыкального продукта в популярные форматы и раздачу файлов (как и подзатыльников) отдельным исполнителям. Тема, я надеюсь, будет интересна читателям нашего блога.
Читать полностью »

Нейронная сеть может опознать котика на фотографии, найти диван, улучшить видеозапись, нарисовать картинку из щенят или простого наброска. К этому мы уже привыкли. Новости о нейросетях появляются почти каждый день и стали обыденными. Компании Grid Dynamics поставили задачу не обыденную, а сложную — научить нейросеть находить специфический шуруп или болт в огромном каталоге интернет-магазина по одной фотографии. Задачка сложнее, чем найти котика.

Как мы обучили нейронную сеть классифицировать шурупы - 1

Проблема интернет-магазина шурупов — в ассортименте. Тысячи или десятки тысяч моделей. У каждого шурупа свое описание и характеристики, поэтому на фильтры нет надежды. Что делать? Искать вручную или искать в гипермаркете на полках? В обоих случаях это потеря времени. В итоге клиент устанет и пойдет забивать гвоздь. Чтобы помочь ему, воспользуемся нейросетью. Если она может находить котиков или диваны, то пусть занимается чем-то полезным — подбирает шурупы и болты. Как научить нейросеть подбирать для пользователя шурупы быстро и точно, расскажем в расшифровке доклада Марии Мацкевичус, которая в компании Grid Dynamics занимается анализом данных и машинным обучением.
Читать полностью »

Опасные производства: мы следим за тобой, %username% (аналитика видео) - 1
Один товарищ — без каски, второй — без перчатки.

На производствах есть много не самых хороших камер, в квадраторы которых смотрят не самые внимательные бабушки. Точнее, они там просто с ума сходят от однообразности и не всегда видят инциденты. Потом медленно звонят, а если это был заход в опасную зону, то иногда звонить в цех смысла уже нет, можно сразу родственникам рабочего.

Прогресс дошёл до того, что робот может увидеть всё и дать люлей каждому, кто нарушает. Например, напомнив по SMS, лёгким разрядом тока на оповещатель, вибрацией, противным писком, вспышкой яркого света или просто сказать руководителю.

Конкретно:

  • Очень легко распознавать людей без каски. Даже лысых. Увидели человека без каски — сразу алерт оператору или начальнику цеха.
  • То же самое касается очков и перчаток на опасных производствах, страховки на поясе (правда, мы смотрим только на карабин пока), светоотражающих жилетов, респираторов, шапочек для волос и других сиз. Сейчас система обучена распознавать 20 типов Сизов.
  • Можно точно считать людей на объекте и учитывать, когда и сколько их было.
  • Можно подавать тревогу при заходе человека в опасную зону, причём эта зона может настраиваться по факту запуска-остановки станков.

И так далее. Самый простой пример — цветовая дифференциация укладчиков кирпичей и заливщиков бетона по цвету каски. Для помощи роботу. В конце концов, жить в обществе с отсутствием цветовой дифференциации, значит не иметь цели.Читать полностью »

Машинное зрение vs интуиция человека: алгоритмы нарушения работы программ распознавания объектов - 1

Логика машин безупречна, они не совершают ошибок, если их алгоритм работает исправно и заданные параметры соответствуют необходимым стандартам. Попросите машину выбрать маршрут от точки А в точку Б, и она построит самый оптимальный, учитывая расстояние, расход топлива, наличие заправок и т.д. Это чистый расчет. Машина не скажет: «Поедем по этой дороге, я чувствую этот маршрут лучше». Может машины и лучше нас в скорости расчетов, но интуиция по-прежнему остается одним из наших козырей. Человечество потратило десятки лет на то, чтобы создать машину, подобную мозгу человека. Но так ли много между ними общего? Сегодня мы рассмотрим исследование, в котором ученые, усомнившись в непревзойденности машинного «зрения» на базе свёрточных нейронных сетей, провели эксперимент по одурачиванию системы распознавания объектов посредством алгоритма, задачей которого было создание «подставных» изображений. Насколько удачной была диверсионная деятельность алгоритма, справлялись ли люди с распознаванием лучше машины и что это исследование привнесет в будущее данной технологии? Ответы найдем в докладе ученых. Поехали.Читать полностью »

Несколько месяцев назад наши коллеги из Google провели на Kaggle конкурс по созданию классификатора изображений, полученных в нашумевшей игре «Quick, Draw!». Команда, в которой участвовал разработчик Яндекса Роман Власов, заняла в конкурсе четвертое место. На январской тренировке по машинному обучению Роман поделился идеями своей команды, финальной реализацией классификатора и интересными практиками соперников.

— Всем привет! Меня зовут Рома Власов, сегодня я вам расскажу про Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge.
Читать полностью »


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