Полиция Нью-Йорка сможет искать автомобили, находящиеся в угоне или принадлежащие нарушителям закона, с помощью сети камер и базы данных от Vigilant Solutions. Решение Vigilant способно в режиме реального времени считывать автомобильные номера, а в базе данных содержатся 2,2 миллиарда записей о передвижении американцев.
Считыватель автомобильных номеров, установленной на полицейской машине. Фото New York Daily.
Читать полностью »
Аннотация
Люди — это самые важные объекты слежения в системах видеонаблюдения. Тем не менее, слежение за человеком само по себе не дает достаточной информации об его мотивах, намерениях, желаниях и т.п. В этой работе мы представляем новую и надежную систему для автоматической оценки возраста с помощью технологий компьютерного зрения. Она использует глобальные особенности лица, полученные на основе комбинирования вейвлетов Габора и сохранение ортогональности локальных проекций Orthogonal Locality Preserving Projections, OLPP). Кроме того, система способна оценивать возраст по изображениям в реальном времени. Это означает, что предлагаемая система имеет больший потенциал по сравнению с другими полуавтоматическими системами. Результаты, полученные в процессе применения предлагаемого подхода, могут позволить получить более ясное понимание алгоритмов в области оценки возраста, необходимых для разработки приложений, актуальных для реального применения.
Ключевые слова: вейвлеты Габора, изображение лица, оценка возраста, метод опорных векторов (Support Vector Machine, SVM).
Читать полностью »
Настало время подробно рассказать, как работает наша реализация алгоритма распознавания номеров: что оказалось удачным решением, что работало весьма скверно. И просто отчитаться перед Хабра-пользователями — ведь вы с помощью Android приложения Recognitor помогли нам набрать приличного размера базу снимков номеров, снятых совершенно непредвзято, без объяснения как снимать, а как нет. А база снимков при разработке алгоритмов распознавания самое важное!
Читать полностью »
Открывшийся недавно в режиме публичной альфы сайт Clippingmagic.com предназначен для решения всего одной задачи — удаления фона изображения, но зато делает он это весьма неплохо. В отличие от большинства подобных инструментов, он имеет удобный и простой интерфейс и при этом результат получается очень приличным. Пожалуй, лучше и аккуратнее можно сделать только в настоящем большом редакторе вроде Photoshop или Gimp, потратив при этом гораздо больше времени.
Алгоритм работы очень прост: загружаем картинку, выделяем зелёным объект, а красным — фон, затем несколькими штрихами исправляем оставшиеся огрехи. Весь процесс занимает буквально минуту-другую и не требует особой твёрдости руки. Изображение можно масштабировать, при этом размер кисти не меняется, позволяя обработать мелкие детали. Результат можно сохранить в формате PNG.
Читать полностью »
Сегодня в журнале Science публикована научная работа (pdf) с описанием нового метода автоматической реконструкции изображений из мозга человека. Авторы научной работы считают, что их метод более точный, чем предыдущие работы в этой области: хорошо распознаются символы алфавита и простые контрастные фигуры.
Пока что декодер распознаёт только картинки, которые реально видит человек в данный момент, но в будущем он должен работать и на воображаемых изображениях. В этом случае станет возможным, например, набирать текст с закрытыми глазами.
Читать полностью »
Привет! Передо мной встала задача реализовать распознавание дорожных знаков с видео потока. Так как с задачами подобного рода я раньше не сталкивался, то процесс реализации само собой предполагает предварительное долгое «курение» форумов и безжалостные издевательства над чужими примерами. Поэтому решил собрать всё прочитанное в одном месте для будущих поколений, а так же, в ходе повествования, задать Хабру несколько вопросов.
Читать полностью »
Последнюю неделю я изучал возможности нового Bluetooth 4.0. Зачем? Затем, что отныне Apple устанавливает его на своих смартфонах и планшетах.
Если Вы — обладатель связки iPhone 4S и iPad Mini, то сможете повторить мои эксперименты. Остальным оставляю короткое видео с демонстрацией работы приложения. Честно говоря, приложений я наклепал целых 5 штук.
Смысл всех пяти новых приложений прост, как стиль метро — айФон я использую в качестве периферийного геймпада. Представьте геймпад не только с кнопками, но с видеокамерой и акселерометром!
АйПад соответственно играет роль телевизора, на котором разворачивается игра.
Кроме прочего, я выложил одно приложение в Апп Стор, и аппл сходу его одобрил, к моему несказанному изумлению.
Про итоги недельных продаж тоже расскажу.
В данной статье пойдет речь о том, как сделать трекинг контрастного объекта (маркера) в видеопотоке. Если требуется сделать нечто подобное как на видео, то добро пожаловать под кат.
Навеяно публикацией «Грязное программирование с чистой душой» (http://habrahabr.ru/company/abbyy/blog/144859/)
Хорошую метафору со многими смыслами привёл Дмитрий из компании ABBYY в своём посте. Автор, не обиженный отсутствием таланта и писательского дара, затрагивает очень тонкую пограничную сферу межсубстанционно-ментального перехода из «компьютерного железа» вместе с сопутствующей программной инфраструктурой в область информационную, где происходит невидимое «квантовое преобразование» физических законов в математические стохастики.
Действительно, чтобы очистить нечто-то грязное, всегда требуется запачкать что-то чистое. И этот принцип из коллекции Мэрфи абсолютно справедлив для субстанционного мира, но он, оказывается, вовсе не распространяется на ментальную сферу.Читать полностью »
Предыдущая статья о распознавании текста в изображениях в сервисе Evernote была посвящена в основном вопросам функциональности — что это такое, как работает и что дает платформе Evernote в целом. На этот раз мы поговорим о технической стороне вопроса.
Распознавание текста в изображениях Evernote значительно загружает вычислительный кластер, поэтому производительность и эффективность играют главную роль при оценке оборудования. После испытания нескольких различных платформ мы остановились на iX1204-563UB от iX Systems. По сути это Supermicro X8DTU на шасси 815TQ-563UB. Каждая из 37 систем распознавания в кластере состоит из следующего железа:
