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 »
Рубрика «распознавание образов» - 3
Как один линуксовый администратор управлял детским хором системой распознавания нот под Ubuntu 16.04. Микрофон и аккорды
2019-08-17 в 2:16, admin, рубрики: data mining, diy или сделай сам, java, Блог компании РДТЕХ (Разумные Деловые Технологии), машинное обучение, музыка, Настройка Linux, распознавание образов, сделай самКак мы обучили нейронную сеть классифицировать шурупы
2019-07-16 в 12:00, admin, рубрики: computer vision, data mining, machine learning, u-net, usedataconf, Алгоритмы, Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико), классификация, машинное обучение, обработка изображений, распознавание образовНейронная 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.
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)
2019-04-26 в 7:00, admin, рубрики: Блог компании КРОК, видео, видеоаналитика, кот, наблюдение, обработка изображений, производство, промышленное зрение, распознавание, распознавание образов, системное администрирование, технологии
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
2019-03-27 в 9:00, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании ua-hosting.company, восприятие информации, искусственный интеллект, мозг, Программирование, распознавание образов
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 »
Классификация рукописных рисунков. Доклад в Яндексе
2019-02-18 в 7:00, admin, рубрики: Google, Блог компании Яндекс, классификатор, классификация изображений, Компьютерное зрение, конкурсы разработчиков, машинное обучение, нейронные сети, распознавание образов, рукописный, Спортивное программированиеНесколько 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 »
Зачем нужна низкоуровневая оптимизация на Эльбрусе или как ускорить распознающую систему в полтора раза
2019-02-06 в 4:06, admin, рубрики: ocr, OCR-технологии, Алгоритмы, Блог компании Smart Engines, машинное обучение, обработка изображений, программирование микроконтроллеров, распознавание образов, Эльбрус
Встретив 2019 год и немного отдохнув от разработки новых фич для Smart IDReader, мы вспомнили, что давно ничего не писали об отечественных процессорах. Поэтому мы решили срочно исправиться и показать еще одну распознающую систему на Эльбрусе.
В качестве распознающей системы была рассмотрена система распознавания объектов живописи “в неконтролируемых условиях методом с обучением по одному примеру” [1]. Эта система строит описание изображения на основе особых точек и их дескрипторов, по которому выполняет поиск в индексированной базе картин. Мы проанализировали производительность данной системы и выделили наиболее времязатратную низкоуровневую часть алгоритма, который затем оптимизировали с помощью инструментов платформы Эльбрус.
Машинное обучение с Node.js при помощи библиотеки Tensorflow.js
2018-12-12 в 19:56, admin, рубрики: deep learning, javascript, node.js, nodejs, TensorFlow, Блог компании Издательский дом «Питер», машинное обучение, Профессиональная литература, распознавание образовПривет всем, коллеги!
Возможно, поклонники библиотеки Tensorflow, уже заметившие у нас в предзаказе эту книгу, также присматривались к возможностям машинного и глубокого обучения в браузере, тем более, что тему не обошел вниманием и сам Франсуа Шолле. Интересующихся приглашаем под кат, где рассказано, как при помощи библиотеки Tensorflow.js распознаются изображения.
Читать полностью »
О барьерах использования знаковых систем в искусственном интеллекте
2018-12-08 в 19:10, admin, рубрики: знаковые системы, искусственный интеллект, понимание естественного языка, распознавание образов, семиотикаЗачем нам знаковые системы
Знаковая система выступает в роли переносчика мыслей, идей, эмоций, переживаний, ощущений, организации памяти – продуктов психических процессов, протекающий, по представлениям современной науки, в головном мозге человека и высших животных. Знаковая система – это средство указания на такие продукты. Похоже, что в настоящий момент единственный способ передать информацию о результатах работы мышления, памяти, эмоций, ощущений, воображении – закодировать эту информацию с помощью знаковой системы. Мы не можем (пока?) напрямую обмениваться мыслями, эмоциями, ощущениями, не прибегая к той или иной знаковой системе. Нам нужны знаковые системы, чтобы обмениваться результатами таких процессов. Знаковые системы являются спутником обозначенных процессов, а, возможно, существует обратная связь, при которой психические процессы эволюционируют под влиянием знаковых систем, развиваются совместно друг с другом.
По всей видимости, мысль никогда невозможно точно и однозначно выразить только средствами знаковой системы, т.е. кодирование – это аппроксимация, некая модель. Всегда есть возможность уточнить что-то, обозначенное знаком. Не зря существует выражение «подбирать слова» – попытка выразить мысль с помощью знаков. Абсолютно точного и однозначного выражения мысли посредством слов, скорее всего, не существует. Ученый для выражения научных мыслей, идей пишет не одно слово или предложение, а целый ряд статьей, каждая из которых всё ближе и точнее описывает то, что он хотел описать, выразить в своей работе. Ответ на вопрос, тождественен ли знак мысли, эмоции, скорее отрицательный.
Читать полностью »
Мир глазами автомобиля. Каким его видят беспилотники?
2018-11-29 в 8:46, admin, рубрики: автономный автомобиль, беспилотник, беспилотный автомобиль, Блог компании Toshiba, будущее здесь, Интернет вещей, распознавание образов, транспорт будущего, Урбанизм
Прогресс в области беспилотных автомобилей за последние годы стремительно ускорился. Уже с 1 декабря 2018 года беспилотники смогут беспрепятственно передвигаться по дорогам общего пользования в Москве и Татарстане. Кажется, еще немного и мы сможем сесть в машину и заниматься своими делами, пока наш транспорт возьмем на себя управление всем процессом вождения. Мечты мечтами, а на что в действительности способен такой автомобиль и вытеснит ли он человека?
Читать полностью »
Вредоносное машинное обучение как диагностический метод
2018-11-10 в 8:48, admin, рубрики: Алгоритмы, безопасность, Блог компании Издательский дом «Питер», глубокое обучение, информационная безопасность, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, распознавание образов
Привет всем!
Продолжая проработку темы глубокого обучения, мы как-то раз хотели поговорить с вами о том, почему нейронным сетям повсюду мерещатся овцы. Эта тема рассмотрена в 9-й главе книги Франсуа Шолле.
Таким образом мы вышли на замечательные исследования компании «Positive Technologies», представленные на Хабре, а также на отличную работу двоих сотрудников MIT, считающих, что «вредоносное машинное обучение» — не только помеха и проблема, но и замечательный диагностический инструмент.
Далее — под катом.
Читать полностью »