Признаки Хаара, про которые я расскажу, известны большинству людей, которые так или иначе связаны с системами распознавания и машинного обучения, но, судя по всему, мало кто использует их для решения задач вне стандартной области применения. Статья посвящена применению каскадов Хаара для сравнения близких изображений, в задачах сопровождение объекта между соседними кадрами видео, поиска соответствия на нескольких фотографиях, поиска образа на изображении и прочих подобных задач.
Читать полностью »
Рубрика «распознавание образов» - 8
Использование каскада Хаара для сравнения изображений
2013-11-02 в 21:30, admin, рубрики: machine learning, Алгоритмы, обработка изображений, распознавание образов, сравнение изображений, метки: machine learning, распознавание образов, сравнение изображенийИсследование метода главных компонент и линейного дискриминантного анализа на изменение ракурса и условий освещенности лица как объект распознавания
2013-10-18 в 11:02, admin, рубрики: Алгоритмы, Исследования и прогнозы в IT, распознавание образов, метки: распознавание образов Всем добрый день. Я являюсь аспирантом. Тема моей диссертации «Разработка методов идентификации по изображению для предоставления индивидуального доступа в реальном масштабе времени».
В моем первом посту я написал, не с самого начала. Вот начинаю с самого начала.
Распознавание человека по изображению лица выделяется среди биометрических систем тем что во-первых, не требуется специальное или дорогостоящее оборудование, во-вторых, не нужен физический контакт с устройствами. Однако распознавание человека по изображению лица не обеспечивает 100%-ой надёжности идентификации.
Особенность состоит в том, чтобы распознать человека по изображению лица независимо от изменения ракурса и условий освещённости при съёмке.
Такие задачи не имеют точного аналитического решения. При этом требуется выделение ключевых признаков, характеризующих зрительный образ, определение относительной важности признаков путём выбора их весовых коэффициентов и учёт взаимосвязей между признаками. Изначально эти задачи выполнялись человеком-экспертом, что занимало много времени и не гарантировало качества. В новых методах выделение ключевых признаков осуществляется путём автоматического анализа обучающей выборки, но тем не менее большинство информации о признаках задаётся вручную. Для автоматического применения таких анализаторов выборка должна быть достаточно большой и охватывать все возможные ситуации.
Google Research: Быстрое, точное выявление 100 000 категорий объектов на одной машине
2013-08-18 в 8:53, admin, рубрики: Google, Алгоритмы, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, распознавание образовЛюди могут различать примерно 10 000 визуальных категорий высокого уровня, но мы можем различать гораздо больший спектр визуальных импульсов, называемых особыми признаками. Эти признаки могут соответствовать частям объекта, конечностям животного, архитектурным деталям, Читать полностью »
Морской бой как задача распознавания
2013-06-02 в 19:23, admin, рубрики: Алгоритмы, Морской бой, Песочница, распознавание образов, метки: Алгоритмы, Морской бой, распознавание образов Привет!
Продолжая неделю морского боя, хочу предложить еще один способ построения оптимальной стратегии стрельбы. Он использует представление стратегии в виде дерева, что весьма распространено в теории игр. Представление задачи в виде таблицы решений позаимствовано из теории тестов, которая была популярна в 70-е годы прошлого века и применялась, в частности, для контроля и диагностики неисправностей в электронных схемах. Этот способ позволяет найти оптимальную стратегию, но у него очень большая вычислительная сложность. Увы, игру на поле 10x10 проанализировать не удалось.
Читать полностью »
Распознавание образов с OpenCV: Контуры против Haartraining
2013-03-29 в 10:36, admin, рубрики: computer vision, opencv, Алгоритмы, классификация, Песочница, распознавание изображений, распознавание образов, распознавание объектов, метки: computer vision, opencv, каскад., классификация, распознавание изображений, распознавание образов, распознавание объектов 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 »
RoboEarth Cloud Engine: облачная платформа и «коллективный разум» для роботов
2013-03-12 в 7:08, admin, рубрики: будущее здесь, коллективный разум, навигация, Облачные вычисления, распознавание образов, робототехника, метки: коллективный разум, навигация, облачные вычисления, распознавание образов
Исследователи из пяти европейских университетов объединили усилия для разработки первой в мире облачной платформы для роботов Rapyuta: RoboEarth Cloud Engine. Идея заключается в том, что роботы отправляют сложные для вычисления задачи в облако, могут делиться информацией и координировать свои действия с другими роботами. Получается нечто вроде «коллективного разума».
Читать полностью »
Проект «робот-грузчик»: определение ориентации
2013-01-07 в 21:17, admin, рубрики: microsoft robotics developer studio, автономный робот, Алгоритмы, вычислительная геометрия, навигация внутри зданий, обработка изображений, распознавание образов, робототехника, метки: microsoft robotics developer studio, автономный робот, вычислительная геометрия, навигация внутри зданий, распознавание образовМесяц назад я писал об определении моим роботом-грузчиком собственного положения. (Жаль, ту статью я запостил в неудачное время в ночь на субботу, так что её мало кто увидел.) Как я отметил, показания колёсных датчиков позволяют роботу определять своё положение достаточно точно — медленно накапливающаяся ошибка корректируется, как только робот сканирует баркод на любой из полок склада. С другой стороны, накапливающуюся ошибку направления корректировать было нечем.
Я обсудил свои затруднения с девушкой-гуманитарием, и спросил, какие ей известны способы ориентации в пространстве. По её словам, в Лондонском музее науки она застала экспозицию, посвящённую ориентации муравьёв по виду вертикально вверх над головой. Посетителям предлагалось взять зеркало и идти по комнате, разглядывая в это зеркало узоры на потолке и ориентируясь лишь по ним. (Карта потолка прилагалась.)
Я решил проверить: что видит на потолке склада мой робот?
Читать полностью »
Распознавание эскизных изображений
2012-11-14 в 7:45, admin, рубрики: искусственный интеллект, обработка изображений, распознавание образов, Софт, эскизы, метки: распознавание образов, эскизыГруппа исследователей из американского университета Браун и Берлинского технического университета опубликовали свои результаты, связанные с проблемой компьютерного распознавания эскизов — таких, какие показаны на картинке ниже. При этом в качестве результата приведен не только длинный и скучный документ, а и готовые образцы ПО, которые можно скачать и попробовать.
Нейросеть Google приступила к работе
2012-10-07 в 17:13, admin, рубрики: Google, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросеть, обработка изображений, распознавание образов, метки: машинное обучение, нейросеть, распознавание образовВ июне 2012 года группа исследователей из Google запустила нейросеть на кластере 1000 компьютеров (16 тыс. процессорных ядер; 1 млрд связей между нейронами). Эксперимент стал одним из самых масштабных в области искусственного интеллекта, причём систему изначально создавали для решения практических задач.
Самообучаемая нейросеть — достаточно универсальный инструмент, который можно использовать на разных массивах данных. В компании Google её применили для улучшения точности распознавания речи: «Мы получили улучшение от 20% до 25% по показателю неправильно распознанных слов, — говорит Винсент Ванхоук (Vincent Vanhoucke), руководитель отдела распознавания речи в Google. — Это значит, что многие люди получат безошибочный результат». Нейросеть оптимизировала алгоритмы для английского языка, но Ванхоук говорит, что аналогичные улучшения могут быть достигнуты и для других языков и диалектов.
Читать полностью »
Kittydar: кошачий детектор
2012-09-28 в 9:58, admin, рубрики: javascript, Веб-разработка, кошки, пятничное, распознавание образов, метки: javascript, кошки, пятничное, распознавание образов«Интернетом правят … и котики”. Так как первая часть на Хабре не приветствуется, то пусть будет вторая. Kittydar – система распознавания кошек на фотографиях на JavaScript. На самом деле за Kittydar стоит гистограмма ориентированных градиентов (ею, например, распознаются люди в системах обнаружения автомобилей), по которой определяется наличие определенных фигур и их сочетание. Отсюда и ограничение Kittydar – определяется только смотрящая прямо в камеру кошка (фас) с небольшими отклонениями, в различных позах фигуры «правителей интернета» уже не просчитываются.