Рубрика «машинное зрение» - 5

в 15:46, , рубрики: Демосцена, искусственный интеллект, машинное зрение, состязательные примеры

Первые состязательные 3D-примеры для обмана нейросетей - 1
Напечатанная на 3D-принтере черепаха распознаётся нейросетью как черепаха (зеленый контур), винтовка (красный контур) или как другой объект (чёрный контур)

Давно известно, что небольшие целенаправленные изменения в картинке «ломают» систему машинного обучения, так что она классифицирует совершенно другое изображение. Такие «троянские» картинки называются «состязательными примерами» (adversarial examples) и представляют собой одно из известных ограничений глубинного обучения.

Работают они просто: нужно сделать градиентное восхождение в пространстве входных данных для генерации образцов, которые максимизируют предсказание класса для заданного класса. Например, если взять фотографию панды и добавить градиент «гиббон», мы заставим нейросеть классифицировать эту панду как гиббона. Черепаху можно выдать как винтовку (см. иллюстрацию вверху). Кот превращается в холодную закуску гуакамоле (см. под катом) — неважно. Любой объект превращается в любой другой для в глазах машинного интеллекта, потому что у ИИ особая система «зрения», отличная от человеческой.
Читать полностью »

в 15:11, , рубрики: wayray, автогаджеты, Автомобильные гаджеты, Блог компании WayRay, будущее здесь, машинное зрение, Научно-популярное, транспорт будущего

Автоиндустрия считается «первопроходцем» в области применения технологий машинного зрения и самым крупным их потребителем. По данным аналитиков, автомобильная индустрия формирует 23% рынка продуктов компьютерного зрения в Германии. А по данным VDMA, для Европы эта цифра составляет 21%.

Поэтому не удивительно, что алгоритмы машинного зрения постепенно начали использоваться в самих автомобилях, а не только на этапах их производства. В настоящее время они применяются в технологиях автопилотирования и распознавания полос.

В сегодняшнем материале мы начнем говорить о том, что «видят» автомобили и как они это делают, используя базовые алгоритмы и методы в качестве отправной точки цикла рассказов.

«Машинное» зрение: Что и как видят автомобили - 1
Читать полностью »

в 15:04, , рубрики: Microsoft Kinect, безопасность, будущее здесь, гаджеты, Железо, машинное зрение, Научно-популярное, Производство и разработка электроники, радиолокация, синтезированная апертура, системы досмотра

В предлагаемой статье хочу рассказать о современных микроволновых системах персонального досмотра, а также о результатах выполняемого нами проекта, в котором разрабатывается новая перспективная микроволновая система досмотра, основанная на комбинированном использовании радиолокации и машинного зрения. Ожидается, что разрабатываемая система досмотра будет использоваться на наземном транспорте с большим пассажиропотоком. Достигаться это будет за счет превосходящих аналоги технических характеристик: предельно высокой пропускной способности, возможности досмотра в плотной верхней одежде, значительно меньших массогабаритных характеристик, стоимости и энергопотребления. В статье приводится описание созданной в проекте установки и методики эксперимента для имитационного моделирования описанной микроволновой системы досмотра, а также результат эксперимента с манекеном со скрытыми под одеждой предметами.

Досмотреть каждого, кто входит в метро - 1

Читать полностью »

в 16:54, , рубрики: pornhub, видеотехника, выделения признаков, искусственный интеллект, машинное зрение, нейросеть, распознавание лиц, Социальные сети и сообщества

PornHub внедряет систему машинного зрения для автоматического распознавания лиц, поз и других атрибутов видео - 1
Классификация изображения по признакам и распознавание личности актрисы по лицу на кадре из видеоролика. Иллюстрация: PornHub

Порноиндустрия всегда была двигателем технологического прогресса. Продолжает такой оставаться и сейчас. Например, один из самых посещаемых в мире сайтов PornHub (суточная аудитория 80 млн человек) готовится внедрить систему машинного зрения, пишет TechCrunch. Система автоматически обрабатывает и распределяет по рубликам миллионы видеороликов.

Для удобной навигации по сайту все видеоролики классифицированы по различным признакам, в том числе по имени актрисы, типу происходящего сюжета, тематике видеоролика и так далее. Раньше всю работу по классификации выполняли люди — модераторы. Но количество любительских и профессиональных видеороликов быстро увеличивается. И вот PornHub вместо того, чтобы нанять новых модераторов и платить им за просмотр NSFW, запускает работу систему машинного зрения, которая будет работать круглосуточно и не требует зарплату.
Читать полностью »

в 10:07, , рубрики: opencv, Блог компании Intel, вопросы экспертам, машинное зрение, обработка изображений, Разработка робототехники, распознавание образов

Компьютерное зрение. Задайте вопрос эксперту Intel - 1Далеко не все ответы можно найти в Интернет. Особенно если вопрос ваш относится к достаточно узкой или новой области — тут необходима консультация гуру, Владельца Тайного Знания. В традициях блога Intel — проведение блого-семинаров, построенных на вопросах читателей. На эти вопросы отвечают эксперты Intel, принимавшие непосредственное участие в создании технологий и продуктов — кому, как не им знать все детали?
В этом месяце место на трибуне предоставлено создателям библиотеки компьютерного зрения OpenCV (Open Source Computer Vision Library), бывшим сотрудникам компании Itseez, вошедшей в состав Intel — Вадиму Писаревскому и Анатолию Бакшееву. Итак, если у вас назрел вопрос об OpenCV, машинном зрении, распознавании образов и других смежных темах, но вы не знали, кому его задать — приглашаем вас в комментарии и личку. Вопросы принимаются до 24 сентября. Автор лучшего вопроса получит приз от Intel — набор фирменных принадлежностей для уютного отдыха.
Под катом — краткая информация о наших экспертах.
Читать полностью »

в 12:06, , рубрики: дорожные знаки, информационная безопасность, искусственный интеллект, машинное зрение, машинное обучение, робоавтомобили, транспорт будущего

Атака на модели машинного обучения сбивает робоавтомобили - 1
Набор экспериментальных изображений с художественными стикерами на разных расстояниях и под разными углами: (а) 5 футов, 0 градусов; (b) 5' 15°; (с) 10' 0°; (d) 10' 30°; (e) 40' 0°. Обман работает на любом расстоянии и под любым углом: вместо знака «Стоп» система машинного обучения видит знак «Ограничение скорости 45 миль»

В то время как одни учёные совершенствуют системы машинного обучения, другие учёные совершенствуют методы обмана этих систем.

Как известно, небольшие целенаправленные изменения в картинке способны «сломать» систему машинного обучения, так что она распознает совершенно другое изображение. Такие «троянские» картинки называются «состязательными примерами» (adversarial examples) и представляют собой одно из известных ограничений глубинного обучения.
Читать полностью »

в 10:39, , рубрики: level set method, Matlab, Алгоритмы, компьютерная графика, математика, машинное зрение, метод фиксации уровня, обработка изображений, сегментация, фильтрация

Сегментация изображений является задачей разбиения цифрового изображения на одну или несколько областей, представляющих интерес. Это фундаментальная проблема в области компьютерного зрения, которая решается многими различными способами, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками.

В этой статье я кратко рассмотрю понятие метода фиксации уровня и неявно заданных динамических поверхностей (level set method). Также рассмотрю роль этого метода в бинарной сегментации с введением и определением математических конструкций, таких как SDT (Signed Distance Transforms), маркированной карты расстояний.

Бинарная сегментация изображений методом фиксации уровня (Level set method) - 1 Слева — исходное изображение, справа — сегментированное
Читать полностью »

в 16:40, , рубрики: computer vision, fortran, анизотропная диффузия, выделение границ, математика, машинное зрение, обработка изображений, сглаживание, сегментация, сохранения границ, фильтр Перона и Малика, фильтры изображений

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 »

в 12:13, , рубрики: бионический протез, видеотехника, гаджеты, глубинное обучение, Здоровье гика, машинное зрение, Научно-популярное, нейросеть, робототехника

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 »

в 10:56, , рубрики: data mining, Matlab, визуализация данных, географические системы, Геоинформационные сервисы, математика, машинное зрение, наука, обработка изображений

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 »

1...456...8
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js