войти зарегистрироваться

Искусственный интеллектРаспознавание лиц человеческим мозгом: 19 фактов, о которых должны знать исследователи компьютерного зрения

Важной целью исследователей в области компьютерного зрения является создание автоматизированной системы, способной сравняться или превзойти способности человеческого мозга по распознаванию лиц. Результаты психофизических исследований процесса распознавания лиц предоставляют специалистам по компьютерному зрению ценнейшие факты, которые помогут улучшить системы искусственного интеллекта.

Как обычно, предлагаю сокращенный перевод, полный текст доступен в оригинале.

Обработка изображенийДетектирование эллиптических частиц на микрофотографии. Новый алгоритм поиска эллипсов на изображении

Я всё продолжаю возиться со своими микрофотографиями. Наука не стоит на месте (с момента той статьи прошел без двух месяцев год!), и теперь нам нужно распознавать другие объекты:


Но тут уже безо всяких послаблений: точность должна быть достаточно высокой.
Конкретно эта задачка встала недавно (примерно в конце ноября), и решалась в свободное от учёбы и работы время.
Achtung! Статья получилась довольно крупная, много картинок. Зато без избыточной математики.

Сформулируем задачу: получить параметры, полностью характеризующие контур фигуры, изображенной на картинке.

MicrosoftКонкурс Microsoft Research по компьютерному зрению для Kinect

image

Microsoft Research приглашает студентов, аспирантов и всех интересующих компьютерным зрением на конкурс приложений для Kinect. Для участия в конкурсе нужно придумать интересное применение Kinect и до 15 января подать заявку с кратким описанием проекта. До 28 февраля требуется разработать прототип программы на основе Kinect for Windows и подготовить видеоролик на английском языке, демонстрирующий работу прототипа. Компетентное жюри отберет 5 лучших работ, авторы которых отправятся в Кембридж (Великобритания) на школу Microsoft Research, где смогут представить свои проекты и пообщаться с авторами технологий Kinect. Сертификаты победителям вручит вице-президент Microsoft Research Connections Тони Хей.

Более подробную информацию о конкурсе можно найти на сайте summerschool2011.graphicon.ru/en/contest.

Обработка изображенийПоиск по изображениям — гугл и не только

Сначала немного общих слов о том, как вообще можно организовывать поиск по изображениям.
В идеале нам бы хотелось иметь систему, которая может анализировать содержимое рисунка, определять, изображен там дом, озеро или кошка с котятами, ну и попутно запоминать разные характеристики обнаруженных объектов — такие как цвет, размер, взаимное размещение — а потом осуществлять поиск по этой информации. Но, к сожалению, на сегодняшний день это решительно невозможно. Как минимум, нет метода, который позволил бы сколько-нибудь надежно выделять объекты реального мира на картинках.
Поэтому любая система вынуждена анализировать менее интеллектуальные признаки, и этих признаков может быть несколько разных типов:

Обработка изображенийКонтурный анализ

Cтатья описывает теоретические основы контурного анализа и аспекты его практического применения для распознавания изображений.
Первая часть статьи содержит основные определения и теоремы контурного анализа. Я постарался выделить главные моменты, которые позволяют достаточно быстро понять суть контурного анализа, и начать его применение на практике. Также, я добавил кое-что от себя. В основном это касается некоторых аспектов теории, которые недостаточно ясно изложены в теоретических трудах, а также вопросы оптимизации алгоритмов контурного анализа. Этому посвящена вторая часть статьи. Там же приводятся результаты работы алгоритмов, описаны проблемы и недостатки данного метода.

АлгоритмыОпубликован код алгоритма Predator

Хотя сам Зденек Катал был против, но исходные коды его алгоритма отслеживания объектов в видеопотоке Tracking-Learning-Detection (aka Predator) всё-таки попали в открытый доступ. Судя по всему, они были какое-то время выложены на сайте автора и кто-то успел сделать копию. А поскольку код публиковался под лицензией GPL 2.0, то не осталось никаких препятствий для его дальнейшего распространения.

Проект TLD на github: 1, 2, 3, 4, 5

Основная часть сделана на Matlab и его относительно легко можно транслировать в C за пару дней.

Сам трекинг осуществляется методом Лукаса-Канаде и с помощью OpenCV.

Обработка изображенийДетектирование округлостей на изображении (на примере микрофотографий) из песочницы

Всем привет! По своей профессии (строго говоря- будущей профессии) я вообще-то химик. Относительно недавно появилась интересная работа и объявилась необходимость много работать с цифровым микроскопом, делать большое количество фотографий и определённым образом их обрабатывать. А именно: находить линейные размеры частиц (чаще круглой формы и изначально- на глаз) и скрупулёзно заносить их в лабораторный журнал.
Неудивительно, что после первой же сотни изображений я крепко задумался о хоть какой-нибудь автоматизации этого процесса, но была одна загвоздка: я прекрасно знал, что «объектно-ориентированное программирование — это очень хорошо», но… Но я на тот момент владел только школьным TurboPascal, университетским VB и быдлокодингом на PHP в процедурном варианте. Потыкавшись по форумам, и учтя факт, что за день я успеваю поработать как минимум на двух ОС (Mac/Windows/Ubuntu существуют в эйфорическом симбиозе), я особо не задумывался и решил писать на Java.
Опуская подробности примерно недельной, в свободное от работы время, долбёжки своей головы об объектно-ориентированную парадигму программирования и бессонных ночей с мыслями наподобие «да как же, блин, это работает», я постараюсь максимально вкратце рассказать о том простом и быстром «алгоритме», который у меня родился. Стоит сразу сказать, что он годится только для достаточно четких изображений.
А вот, кстати, и типичный представитель (вернее, его примерно десятая часть), которого нужно обработать:


Персональные блоги OpenCV. Видео с камеры. Пишем в файл

image
Приветствую!

В прошлых уроках:
OpenCV. Вывод видео
OpenCV (компьютерное зрение). Установка под MSVS 2008. «Hello World»

Мы научились устанавливать OpenCV, написали первую программу и считывали видео из файла.

Сейчас я хочу показать вам, как просто захватывать видео с камеры и научимся сохранять видео в файл.
Поехали!

Персональные блоги OpenCV. Вывод видео

image

Сегодня я вам покажу как вывести видео в нашем приложении при помощи OpenCV. Это так же легко, как и работа с изображением. Помимо прошлых действий нам потребуется сделать цикл, для чтения каждого кадра видео, так же нам потребуется команда, по который мы сможем выйти из этого цикла, если видео покажется слишком скучным.=)
Приступим!

Персональные блоги OpenCV (компьютерное зрение). Установка под MSVS 2008. «Hello World»

image
OpenCV — это библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений. Исходный код является октрытым.

Эта вещь очень интересная и ей можно найти много применений: идентификация пользователя за компьютером, распознавание предметов, трэкинг объектов, а уж в робототехнике применений ещё больше!

В этом посте я опишу подробную установку данной библиотеки и мы напишем простейшую программу — этакий «Hello World» в компьютерном зрении. :)