Онлайн распознавание изображений: Распознать текст онлайн с картинки, pdf или фото

Содержание

Поиск По Картинке – Бесплатно Поиск По Фото Онлайн

Поиск по картинке работает с использованием системы запросов, известной как поиск изображений на основе содержимого (CBIR). Как только вы загрузите свое изображение в движок поиск по фото в качестве запроса, он обработает его и предоставит вам все похожие изображения в своей базе данных в мгновение ока. Content-Based Image Retrieval (CBIR) включает извлечение визуально идентичных изображений загруженному изображению запроса из огромной базы данных фотографий.

Наш эффективный поиск по фотографии работает по технологии CBIR, чтобы без каких-либо препятствий получить все соответствующие изображения для запрашиваемого изображения.

Лучшие Фото Поиск Двигатели

Когда человек использует наш инструмент поиск фото для просмотра фотографий, он извлекает данные из лучших поисковых систем по изображениям. Вам не придется тратить время на посещение одной из этих поисковых систем по отдельности, потому что наш поиск по картинке онлайн сводит результаты всех из них в одно место одним щелчком мыши.

Поиск По Картинке Гугл

Google – самая широко используемая поисковая система в мире. Поиск по фото гугл поможет вам найти то же изображение, которое вы ищете, в определенных размерах и цветах. Если права на использование изображений предоставлены, вы можете использовать их в сообщениях в блогах, рекламе и других маркетинговых мероприятиях.

Bing поиск по фотографиям

Bing от Microsoft поиск по картинкам близок к гугл картинки, так что это еще одна отличная поисковая машина по картинкам. В строке поиска введите то, что вы ищете, изображение. Справа находится кнопка фильтра. Когда вы его откроете, появится выпадающее меню. Выберите лицензию. Выбирайте бесплатные изображения для коммерческого использования.

Яндекс Поиск По Картинке

яндекс поиск по фото еще одна отличная поисковая система для изображений с огромной базой данных изображений. Это русский язык поиск фото, который предоставляет пользователям изображения различных размеров, форм, форматов файлов и многое другое.

Baidu поиск по картинкам

Двигатель Baidu искать по картинке в основном используется в Китае. Инструмент Baidu найти картинку выбирает для своих пользователей широкий спектр изображений высокой четкости с использованием технологии искусственного интеллекта и использует более простой, быстрый и точный интерфейс поиска, позволяющий вам исследовать самые разные изображения.

Распознавание изображений. Выделение признаков – презентация онлайн

1.  Распознавание изображений: Выделение признаков

Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Физический факультет
Кафедра информационных технологий в физических исследованиях
 Распознавание изображений:
Выделение признаков
подготовил: аспирант 1 года
Чуманкин Юрий Евгеньевич
 
1

2. Распознавание изображений

Распознавание изображений
• ~ 90% информации человек получает через 
зрение
• Это очень информативный источник
• Множество рутинной работы людей связано с 
распознаванием изображений
– Гаишник высматривает нарушителей
– Работник завода ищет бракованные детали
– Охранник сверяет фото на пропуске с лицом человека
• Было бы здорово автоматизировать эту работу
2

3.

Распознавание изображений Распознавание изображений
• В XXI веке появились большие 
вычислительные мощности
• Получать цифровые изображения стало 
очень просто
3

4. Распознавание изображений

Распознавание изображений
• За последние 10 лет произошел 
огромный толчок
• КЗ нашло свое применение:
– Распознавание людей
(отпечаток пальца, лицо, сетчатка)
– Контроль подлинности 
(банкнот, документов)
– Распознавание текста (ABBY)
– Интеллектуальное видеонаблюдение 
(системы безопасности, письма 
счастья)
– Контроль качества 
(подсчет длины очереди, поиск течи в 
трубе)
4

5. Задача распознавания

Задача распознавания
• Сужаем класс задач
• Наши условия:
– Есть изображение
– На нем есть объект
– Необходимо отнести его к 
одному из известных классов, т.е. 
решить задачу классификации
Пример: 
• Распознать букву
• Распознать чей отпечаток
5

6.

Общий алгоритм Общий алгоритм
Предварительная 
обработка
• Положение и 
размеры 
объекта
Выделение 
признаков
• Нечто, по 
которому можно 
судить об объекте
Принятие 
решения
• Класс 
объекта
6

7. Фильтрация от шума

Фильтрация от шума
• На всех реальных изображениях присутствует шум
• Шум распределен 
в широкой полосе
частот
• Не понятно как 
отделить его от
изображения
7

8. Фильтры низких частот

Фильтры низких частот
– Фильтр низких частот
• Свертка с прямоугольным окном
• Свертка с гауссовым окном
x2 y2
1
g ( x, y )
exp
2
2
8

9. Медианный фильтр

Медианный фильтр
• Выбор окрестности
• Сортировка
• Выбор значения из середины
9

10. Фильтрация от шума

Фильтрация от шума
10

11. Метод наращивания и соединения областей

Метод наращивания и соединения 
областей
Исходное изображение
Смежные области объединяются
Наращивание 
Промежуточных областей
Сегментированное изображение
11

12.

Результат сегментации Результат сегментации
12

13. Есть картинка, и что?

Есть картинка, и что?
• Компьютер понимает только
формальное описание
• Например классификацию точек на 
плоскости он бы провести смог
13

14. Что отличает изображение от точки в пространстве?

Что отличает изображение от точки в 
пространстве?
• Очень много информации
– На обычном hd снимке 1280 * 720 ~ 1 млн. 
пикселей
• Сложно обрабатывать такие большие 
массивы данных
• Не вся информация является полезной для 
распознавания
• Есть информация которая сбивает с толку
14

15. Проблемы освещенности

Проблемы освещенности
15

16. Искажения перспективы

Искажения перспективы
16

17. Аберрации линзы (рыбий глаз)

Аберрации линзы 
(рыбий глаз)
17

18. Вариация формы

Вариация формы
18

19. Встречаются почти всегда

Встречаются почти всегда
Эталон
Сдвиг
Масштабное
преобразование
19
Поворот

20.

Выделение признаков для изображений символов Выделение признаков для изображений 
символов
• Предположения:
– Изображение полутоновое
– Символ на картинке один
• Задача:
– Сопоставить изображению набор чисел, 
достаточный для классификации
– Учесть смещение символа
– Учесть символы разных масштабов
– Учесть символы повернутые на разный угол
20

21. Математическое представление изображения

Математическое представление 
изображения
• Это функция двух переменных (непрерывный случай)
• Это матрица (дискретный случай)
21

22. Математическое представление изображения

Математическое представление 
изображения
Справедливы:
• Сложение
• Вычитание
• Умножение
• Деление
• Возведение в 
степень
• И т.д.
 

22

23. Физическое представление изображения

Физическое представление изображения
Это плоская фигура (непрерывный случай)
Это система материальных точек (дискретный случай)
• Чем светлее фрагмент, тем больше он весит
• Интенсивность (I) выступает в роли плотности
• Здесь и далее рассматриваем буквы
23

24.

Инвариантность относительно сдвига Инвариантность относительно сдвига
• Буква – это твердое тело
• С каждой  точкой ТТ можно связать 
систему координат
 
24

25. Выбор начала отсчета

Выбор начала отсчета
• Нормальный выбор – центр буквы
• Очень просто вычислить
• Но что происходит при слабом изменении 
формы?
 
25

26. Центр масс изображения

Центр масс изображения
•• Если высота буквы выросла на , то начало отсчета 
 
сместился на /2
• Можно ли добиться того, чтобы начало отсчета смещалось 
меньше?
• Вспоминая физическое представление изображения 
можно вычислить центр масс 
N 1 M 1
I 0 I (i, j )
i 0 j 0
1
xc
I0
1
yc
I0
I 0 I ( x, y )dxdy
N 1 M 1
jI (i, j )
i 0 j 0
N 1 M 1
iI (i, j )
i 0 j 0
xc
1
I0
x I ( x, y)dxdy
yc
1
I0
y I ( x, y)dxdy
26

27.

Центр масс изображения Центр масс изображения
•• Если I=const,
то смещение становится 
 
пропорционально не а  
•      =>      центр масс сменится не сильно
• Центр масс – это статистическая характеристика 
(среднее), она устойчива к слабым изменениям 
формы
 
 
27

28. Инвариантность относительно масштаба

Инвариантность относительно масштаба
• Надо изменить масштаб 
распознаваемого изображения
• Какую область масштабировать?
• Во сколько раз?
28

29. Какую область масштабировать?

Какую область масштабировать?
29

30. Какую область масштабировать?

Какую область масштабировать?
• Она должна быть связана с размерами 
символа
• Можно выбрать описанный квадрат или 
круг
• Недостатки все те же, что и раньше
• Выгоднее опираться на статистические 
характеристики
30

31. Статистические характеристики

Статистические характеристики
• Удобно рассмотреть распределение 
пикселей по удаленности от центра масс
• Это функция ρ(r)
– По горизонтальной оси – удаление от центра масс
– По вертикальной оси количество пикселей, которые 
находятся на таком расстоянии от центра масс
 
31
 

32.

Статистические характеристики Статистические характеристики
• Область точно не надо брать уже, чем 
математическое ожидание расстояния
• Насколько велик разброс пикселей вокруг 
среднего показывает дисперсия
 
 
 
32
 

33. Статистические характеристики

Статистические характеристики
•  
•   подбирается экспериментально
• Исследования для символов латинского 
алфавита дают  =2,5 (по теории должно 
быть не больше 3)
33

34. Во сколько раз масштабировать?

Во сколько раз масштабировать?
• Под размер шаблона с которым будет делаться 
сравнение
Шаблон должен быть 
• не слишком маленьким
– Теряются детали
• Не слишком большим
– Долго обрабатывать
• Исследования
показали что
оптимальный размер 
30 пикселей
34

35. Не случится ли беды?

Не случится ли беды?
 
Делаем масштабирование в прямом пространстве
Растяжение переходит в сжатие, сжатие в растяжение
– a 
– a > 1 – появились новые высокие частоты
35

36.

Не случится ли беды? Не случится ли беды?
• Появление высоких частот при 
фиксированной частоте дискретизации 
может привести к невыполнению теоремы 
Котельникова
• Это означает потерю информации
• Чтобы этого не произошло надо убрать 
высокие частоты из исходной картинки
36

37. Этапы масштабной нормализации

Этапы масштабной нормализации
Исходный символ
Отмасштабированный
Свертка с 
символ
Гауссовым фильтром
37

38. Линейная алгебра

Линейная алгебра
• Функция это элемент гильбертова 
пространства. Как вектор.
• Скалярное произведение:
f1 | f 2 f1 x, y f 2 x, y dxdy
f | f f i f i
N 1
1
2
i 0
1
2
• Ортонормированный базис:
f j | f i ij
38

39. Разложение векторов

Разложение векторов
• Если размерность базиса (кол-во векторов в 
нем) совпадает с размерностью 
пространства, то по такому базису можно 
делать разложение
• В общем случае:
| f | e
j
j
j
e | e
i
j
j
ei | f
j
• Для ортонормированного базиса
i ei | f
39

40.

Моменты • В функциональном пространстве 
скалярное произведение f(x) на g(x) 
назвали:
– Момент f(x) относительно g(x)
• Базисы есть разные, еще момент 
называют по имени базиса
• Какие базисы используются?
40

41. Базисы

Не ортогональный:
• Регулярный базис
m p ,q
p q
x
y f x, y dxdy
– Регулярные моменты
Ортогональные
• Базис Цернике
Anm Vnm ( x, y ) I ( x, y )dxdy
– Моменты Цернике
• Базис Уолша
– Моменты Уолша
41

42. Полиномы Цернике

Полиномы Цернике
Vnm ( x, y ) Vnm ( , ) Rnm ( ) exp( jm )
n s !
n 1 ( n |m|) / 2
1 s
R
n 2 s
nm
s 0
n | m | n | m |
s!
s !
s !
2
2
• Ортогональность
• Легко восстановить 
изображение
• Коэффициенты слабо 
коррелированы
• Модуль коэффициентов
   инвариантен к повороту
42

43. Восстановление изображения

Восстановление изображения
• Чтобы восстановить изображение надо 
найти коэффициенты
ei | e j j ei | f
j
i ei | f
• Формула для восстановления
| f j | e j
j
43

44.

А если изображение повернуто? А если изображение повернуто?
• Выбираем признаки
• Либо надо исключить информацию о 
повороте
• Либо надо все изображения развернуть в 
исходное положение
44

45. Поворот в исходное положение

Поворот в исходное положение
• Вспомним физическую 
интерпретацию 
изображения
• Как у любого твердого 
тела,
у буквы есть собственная 
система координат
45

46. Определение поворота по собственной системе координат

Определение поворота по собственной 
системе координат
• Рассчитывается тензор инерции
• Определяются собственные 
направления
• Сравниваются направления 
шаблона и изображения
m pq
m20 m11
p q
I ( x, y )x y dxdy J ij m
m02
11
m m m m 2 4m 2
20
02
20
11
02
arctan
2m11
46

47. Модуль моментов

Модуль моментов
• Возьмем модуль от моментов Цернике
1 2
An ,m
R exp jm f , d d
nm
0 0
1 2
1 2
R exp jm f , d d R f , d d
nm
nm
0 0
0 0
• Сделаем сдвиг
1 2
1 2
R f , a d d R f , d d
nm
0 0
nm
0 0
• Очень удобно
47

48.

Выбор признаков Выбор признаков
• Коэффициент с n=0 вносит большую 
ошибку
• Коэффициент с n=1 пропорционален rc
• nmax = 12
• Всего 48 
признаков
• Они будут инвариантны к повороту
48

Книга Распознавание образов читать онлайн Уильям Гибсон

Уильям Гибсон. Распознавание образов

Трилогия Синего муравья – 1

 

Посвящается Джеку

 

1. НОЧНОЙ ВЕБСАЙТ

 

Пять часов разницы с Нью-Йорком. Кейс Поллард просыпается в Камден-тауне, в волчьем хороводе нарушенных циркадных ритмов.

Безликий выхолощенный час качается на лимбических волнах. Мозг ворочается в черепе, вспыхивает неуместными земноводными желаниями. Голод, вожделение, усталость — сплетаются, сменяют друг друга, и ни одно нельзя удовлетворить.

Даже голод; новенькая кухня Дэмиена начисто лишена съедобного содержимого. Словно демонстрационный стенд в камденском магазине современной мебели. Все очень стильно: верхние шкафчики покрыты желто-лимонным пластиком, нижние — яблоневым шпоном. Везде пустота и стерильность, не считая коробки с двумя шайбами хлопьев «Витабикс» и нескольких пакетиков травяного чая. Новый немецкий холодильник тоже пуст, там живут лишь запахи холода и пластиковых мономеров.

Слушая плеск белого шума под названием Лондон, Кейс думает, что Дэмиен прав, со своей теорией дальних перелетов. Ее душа еще летит над океаном, торопится среди туч, цепляясь за призрачную пуповину реактивного следа. У душ есть ограничение по скорости, они отстают от самолетов и прибывают с задержкой, как потерявшийся багаж.

Похоже, что с возрастом безликий час углубляется, выхолащивается еще сильнее, а спектр его чувственных проявлений становится шире и одновременно скучнее.

Полубесчувственный полусон в полутьме Дэмиеновой спальни, под тяжелым серебристым покрывалом, на ощупь напоминающим рукавицу для духовки. Изготовители, наверное, не предполагали, что кому-то придет в голову под ним спать. Но у Кейс уже не было сил, чтобы искать настоящее одеяло. Роскошная шелковая простыня, изолирующая тело от этого синтетического покрывальника, еле уловимо пахнет Дэмиеном. Кейс это приятно: в безликий час радует любая форма физического контакта с собратом-млекопитающим.

Дэмиен просто друг.

Он говорит, что их «мама-папа» разъемы не совпадают.

Дэмиену уже тридцать лет, он всего на два года моложе Кейс. Но в его душе до сих пор остался генератор ребячества, излучающий волны стеснительного упрямства, которые отпугивают людей с деньгами. Кейс и Дэмиен — безупречные профессионалы: оба отлично знают свое дело и не имеют понятия, откуда берется это знание.

Наберите в «Гугле» имя Дэмиена, и выскочит: «режиссер музыкальных и рекламных клипов». Наберите Кейс Поллард — выскочит «стиль-разведчик», а если копнуть поглубже, то обнаружатся туманные ссылки на «особое чутье», позволяющее играть роль лозоходца в пустыне глобального маркетинга.

На самом деле, говорит Дэмиен, это больше напоминает аллергию. Тяжелая, временами даже буйная реакция на рыночную семиотику.

Дэмиен сейчас в России: скрывается от ремонта и заодно снимает документальный фильм. Едва уловимое ощущение обжитости его квартиры — заслуга иногда ночующей здесь ассистентки режиссера.

Кейс перекатывается на кровати, обрывая бессмысленную пародию на сон. Ощупью находит сброшенную одежду. Мальчиковая черная футболка «Фрут оф зе лум», севшая до нужного размера; тонкий серый свитерок с треугольным вырезом, один из полудюжины купленных в Новой Англии, на оптовом складе школьной одежды; мешковатые черные джинсы «Ливайс 501», с которых тщательно срезаны все лейблы, и даже сбита чеканка с металлических пуговиц — неделю назад, маленьким и весьма удивленным корейским мастером в Гринвич-виллидж.

Выключатель итальянского торшера. Странный на ощупь, с непривычным щелчком — сконструированный, чтобы выдержать нестандартное заморское напряжение.

Кейс потягивается, надевает джинсы, вздрагивает от холода.

Зазеркалье. Все вилки на бытовых приборах большие, трезубые, заточенные под особую породу электричества, обитающего в Америке лишь в цепях электрических стульев.

Онлайн сервис и программное обеспечение для распознавания лица по базе – Science Portal

Программное обеспечение типа сервиса распознавания лиц сегодня чрезвычайно востребовано во многих сферах жизни, а также отрасли информационной безопасности. Самый простой пример – это система Google Images и ее аналоги, которые угадывают лица людей на карточках, а потом распределяют их соответствующим способом. В этом алгоритме пользователь отмечает другого человека, а система анализирует другие картинки на устройстве и добавляет их в нужный альбом. Притом сервис может распознать даже животных!

Описание технологии работы системы

Многие задумываются, как же программа для распознавания лиц по фото определяет каждого человека. Впрочем, мало кто четко понимает принцип того, как сам человек определяет своих знакомых среди прочих людей. Однако можно точно сказать, что у человеческих лиц есть определенные свойства, которые мозг сразу подмечает, но в нашем случае это делает техника.

Тот же сервис от Google считывает определенные параметры:

  • расстояние между глазами;
  • форму надбровных дуг;
  • положение и ширину носа;
  • форму подбородка и т.д.

Человеческий мозг делает это бессознательно, в то время как компьютер анализирует это с помощью определенных алгоритмов. Подобная технология распознавания лиц определяет, как схожи пропорции, выделяет контуры, а потом сопоставляет их, и выделяет симметричные черты с ранее загруженными фотографиями при помощи сравнения признаков переборов или работы нейронной сети.

В системе видеонаблюдения нередко используют метод Виолы-Джонса, так как он считается наиболее эффективным для применения в режиме реального времени. Дополнительно к нему применяют признаки Хаара. Объединение этих систем позволяет идентифицировать человека при повороте лица даже на 30 градусов. Алгоритм сравнивает результат с загруженными файлами, а далее осуществляет поиск изображения и отслеживание его на протяжении нужного времени.

В целом, многие приложения по распознаванию лиц фото онлайн действуют по одному принципу, различаются только интерфейс и показатели эффективности. На данный момент не существует приложений, которые со 100% вероятностью угадывали бы каждое лицо, однако, чем более продвинута система, созданная разработчиками, тем более качественно происходит весь процесс.

Подобные системы идентификации сейчас широко применяются в самых различных сферах. Например:

  1. Для повышения безопасности в общественных местах. Чаще всего подобные программы ставят в метро или аэропортах. Кстати, в метрополитене Шэньчжэня власти пошли еще дальше – теперь можно оплачивать поездку с помощью аппарата, который распознает лица. Пользователи могут даже посмотреть фотографии своего пребывания в метро и узнать дополнительную информацию. В аэропортах также используются похожие системы: в тестовом режиме пассажирам предлагают пройти паспортный контроль просто посмотрев в камеру.
  2. В Японии запустили банкоматы, опознающие биометрические данные лица. Если все совпадает, то пользователи получают средства.
  3. В некоторых тюрьмах используют данные алгоритмы, чтобы снизить перевоз контрабанды.

К слову, стоит заметить, что использование разных маскирующих средств не слишком помогает в том, чтобы обойти систему. Достаточно 70% открытого лица, чтобы алгоритм опознал изображения. Очки или головной убор снижают точность не более, чем на 5%. Также некоторые китайские программы по поиску людей способны распознавать граждан даже в медицинских масках, которые там часто носят из-за смога.

В целом, системы используются в видеоаналитике в самых разных местах. Технология продолжает стремительно развиваться, что вызывает некоторые споры. Так, в некоторых штатах США ее запретили использовать полиции, т.к. это нарушает права граждан на частную жизнь.

Сервис для распознания лиц

Наши разработчики создали программу, позволяющую распознать лица по доступным картинкам из загруженной базы. Пользователи могут протестировать сервис совершенно бесплатно. Более того, не нужно устанавливать приложение на свое мобильное устройство или компьютер. Достаточно перейти в любой браузер и воспользоваться сайтом онлайн.

Работает программа по следующему принципу:

  1. Система начинает искать фотографии, выбирает среди них наиболее удачный снимок.
  2. Далее происходит непосредственное распознавание.
  3. Как только система определяет ключевые точки, то она начнет сопоставление с базой. Обычно сравнивается более 100 ключевых моментов. Главными считаются: расстояние между глазами, длина и ширина носа, форма скул и подбородка, высота лба.

Эффективность нашего сервиса достаточно высокая, благодаря использованию современных технологий и алгоритмов, а также широкой базы данных. Притом сервис способен распознать лицо человека, который носит очки или головной убор с высокой точностью. Программу можно использовать для поиска человека в любой соцсети или в интернете. Мы гарантируем клиентам конфиденциальность, все результаты поиска останутся доступными только тому, кто проводил исследование.

Примеры использования сервиса

Чтобы лучше понимать, как использовать сервис, предлагаем ознакомиться с примером. В качестве экземпляра было выбрано фото актрисы Эллен Пейдж, где она стоит в разных позах по отношению к камере, улыбается, а также с макияжем, чтобы лучше показать эффективность сервиса.

Для начала требуется создать базу лиц. Нужно скачать, а потом загрузить фотографии на сервис одним из двух способов: нажав на поле или просто перетащив фото в него.

Потом нажимаете «Далее». Вы можете добавить фото, которое нужно сравнить, из уже созданной базы или загрузить новое. Притом сервис в процентном соотношении определяет схожесть выбранной фотографии и остальными в базе.

На примере видно, что программа определила лицо актрисы с той фотографией, даже там, где она без макияжа, в головном уборе и с другой прической. Другие люди на фото были отсеяны, и сервис показал нулевое совпадение.

Для создания своей базы можно использовать неограниченное количество фотографий, включая изображения с видео или фотокамеры. Доступ к результатам есть только у администратора.

Vision – технология компьютерного зрения и распознавания на базе машинного обучения

В Vision реализованы некоторые возможности, доступные через программные интерфейсы API. Возможности технологии не ограничиваются данным списком, мы создаем любые решения на базе компьютерного зрения.

  • Распознавание лиц

  • Определение сцен и объектов

  • Определение качества изображения

  • Отслеживание людей

  • Распознавание знаменитостей

  • Распознавание текста на изображениях

  • Автомобильные м мотоциклетные номера (обычне, димпломатические, такси, военные, СНГ и Европа)

  • Обнаружение автомобилей

  • Увеличение разрешения

  • Поиск достопримечательностей

  • Выявление дефекта на производстве

  • Определение номеров автомобилей

  • Модерация изображений

  • Очереди и подсчет числа людей в толпах

более5 000

объектов в базе определения объектов

100милисекунд

скорость распознавания лиц

99,8%

точность распознавания лиц

Как мы учили нейронную сеть распознавать платья и туфли

Нейронные сети сейчас популярны далеко за пределами узкопрофессиональных сообществ. Всплеск интереса к искусственному интеллекту со стороны массовой публики был зафиксирован в начале этой весны, когда AlphaGo, сеть-игрок в го от Google, выиграла раунд у Ли Си Дола, чемпиона мира по этой игре. Перцу в историю добавили пользовательские стартапы по стилизации изображений Prisma, Mlvch и более ранняя Deepart.io.

Не будет громким сказать, что за нейронными сетями будущее. Причём не только в сфере дорогих недостижимых гаджетов, о которых обычный человек может только читать в новостях, но и в повседневной жизни.

Нейросети сейчас широко используются для обработки и распознавания изображений, в системах распознавания речи, видеоаналитики, интеллектуальной безопасности. Сети создают музыку (Jukedeck). Не за горами времена, когда появятся нейросетевые боты, заменяющие человеческий интеллект в ряде видов деятельности (например, в колл-центре, консультирующем клиента по элементарным вопросам).

Вообще надо сказать, что сетями занимаются очень многие. Это акулы интернет-рынка: «Яндекс» (например, их недавняя фича для Auto.ru —распознавание марки и модели авто по изображению), Microsoft (сервис What-Dog.net, определяющий породы собак по фото), Mail.ru и Facebook (подразделение Facebook AI Research), и, понятно, Google. Но также это и молодые стартапы (только те, у которых достаточно средств на вычислительные мощности).

Усердно сети изучают в технических вузах по всему миру, в частности, в МФТИ. Кстати, в конкурсах научных исследований мы регулярно выходим в финал вместе с разработчиками этого института.

Конкурентов в этом поле, конечно, немало. По нашим данным, на конец весны этого года в сфере распознавания fashion работают около 23 компании из 10 стран. Крупные игроки западных рынков онлайн-ритейла уже обработаны местными компаниями: e-Bay, Zalando, the Net Set, Macy’s, Yoox – список можно продолжать. Но мы думаем, что места хватит всем.

19 отличных бесплатных нейросетей | Компьютерра

К 2019 году искусственные нейронные сети стали чем-то большим, чем просто забавная технология, о которой слышали только гики. Да, среди обычных людей мало кто понимает что из себя представляют нейросети и как они работают, но проверить действие подобных систем на практике может каждый – и для этого не нужно становиться сотрудником Google или Facebook. Сегодня в Интернете существуют десятки бесплатных проектов, иллюстрирующих те или иные возможности современных ИНС, о самых интересных из них мы и поговорим.

Из 2D в 3D

На этом сервисе вы сможете вдохнуть новую жизнь в свои старые фотографии, сделав их объемными. Весь процесс занимает меньше минуты, необходимо загрузить изображение и через несколько секунд получить 3D-модель, которую можно покрутить и рассмотреть во всех деталях. Впрочем, есть два нюанса — во-первых, фотография, должна быть портретной (для лучшего понимания требований на главной странице сайта представлены наиболее удачные образцы снимков, которые ранее загружали другие пользователи; во-вторых, детализация получаемой модельки зачастую оставляет желать лучшего, особенно, если фотография в низком разрешении. Однако авторы разрешают не только ознакомиться с результатом в окне браузера, но и скачать получившийся файл в формате obj к себе на компьютер, чтобы затем самостоятельно его доработать.

Как найти: http://cvl-demos.cs.nott.ac.uk/vrn/

Нейминг брендов

Придумали крутую идею для стартапа, но не можете определиться с именем для будущей компании? Достаточно вбить несколько ключевых слов, задать длину названия в символах и готово! В общем, больше не нужно искать на фрилансе людей, которые будут решать такой личный вопрос, как наименование дела всей вашей жизни.

Как найти: https://namelix.com/

Выбор досуга

Пересмотрели все интересные вам фильмы, прочли все достойные книги и не знаете чем занять вечер? Система рекомендаций от специалиста по искусственному интеллекту Марека Грибни расскажет как увлекательно и с пользой провести свободное время. Для корректной работы сервиса вас сперва попросят указать ваши любимые произведения в кинематографе, литературе, музыке или живописи.

Как найти: http://www.gnod.com/

Рай для искусствоведа

Google специально для поклонников современного (и не только) искусства запустила проект Google Arts & Culture, в котором можно подобрать произведения по вашему вкусу как от малоизвестных, так и от малоизвестных авторов. Большая часть контента здесь на английском, но если вы не дружите с языками, можно воспользоваться встроенным переводчиком.

Как найти: https://artsandculture.google.com/project

Озвучивание картинок

Японская студия Qosmo разработала очень необычную нейросеть Imaginary Soundscape, которая воспроизводит звук, соответствующий тому или иному изображению. В качестве источника информации вы можете указать ссылку на любую картинку в Интернете, загрузить свой файл либо выбрать случайную локацию на Google Maps.

Как найти: http://imaginarysoundscape2.qosmo.jp/

Не умеешь рисовать – тогда тебе к нам!

Если вы пробовали использовать рукописный ввод на своем смартфоне, эта нейросеть покажется вам до боли знакомой: она превращает любые каракули в аккуратные 2D-рисунки.

Как найти: https://www.autodraw.com/

Генерация людей

Thispersondoesnotexist – это один самых известных AI-проектов. Нейросеть, созданная сотрудником Uber Филиппом Ваном, выдает случайное изображение несуществующего человека при каждом обновлении страницы.

Как найти: https://thispersondoesnotexist.com/

Генерация… котов

Тот же автор разработал аналогичный сайт, генерирующий изображения несуществующих котов.

Как найти: https://thiscatdoesnotexist.com/

Быстрое удаление фона

Часто ли вам приходится тратить драгоценное время на удаление бэкграунда с фотографий? Даже если регулярно такой необходимости не возникает, следует на всякий случай знать о возможности быстрого удаления фона с помощью удобного онлайн-инструмента.

Как найти: https://www.remove.bg/

Написать стихотворение

Компания ‘Яндекс’, известная своей любовью к запуску необычных русскоязычных сервисов, имеет в своем портфолио сайт, где искусственный интеллект составляет рандомные стихотворения из заголовков новостей и поисковых запросов.

Как найти: https://yandex.ru/autopoet/onegin/27

Окрашивание черно-белых фотографий

Colorize – это также российская нейросеть, возвращающая цвета старым черно-белым снимкам. В бесплатной версии доступно 50 фотографий, если вам нужно больше, можете приобрести платный аккаунт с лимитом в десять тысяч изображений.

Как найти: https://colorize.cc/dashboard

Апскейлинг фото

Лет 10-15 назад камеры мобильных устройств не отличались высоким разрешением, и слабый сенсор в телефоне никак не мог справиться с детализированной картиной окружающего мира. Теперь же, если вы захотите повысить разрешение своих старых фотографий, это можно сделать на сервисах вроде Bigjpg и Let’s Enhance, которые позволяют увеличить размер изображения без потери в качестве.

Как найти: https://bigjpg.com/

https://letsenhance.io/

Чтение текста голосом знаменитостей

Благодаря высоким технологиям, сегодня у вас есть возможность озвучить любую фразу голосом самых известных в мире людей. Все просто: пишите текст и выбираете человека (среди последних — Дональд Трамп, Тейлор Свифт, Марк Цукерберг, Канье Уэст, Морган Фриман, Сэмюель Л Джексон и другие).

Как найти: https://voice.headliner.app/

Описание фотографий

Казалось бы, искусственный интеллект должен быть способен без труда описать любую, даже самую сложную картинку. Но это вовсе не так, обучить ИИ распознавать отдельные образы действительно относительно просто, а вот заставить компьютер понимать общую картину происходящего на изображении, очень сложная задача. У Microsoft получилось с ней справиться, и ее CaptionBot без труда скажет, что вы ему показываете.

Как найти: https://www.captionbot.ai/

Музыкальная шкатулка

Напоследок расскажем о целой пачке нейросетей от Google, первая из них – Infinite Drum Machine. Открыв страницу приложения, вы увидите своеобразную карту, на которой находятся самые разнообразные звуки. С помощью круглых манипуляторов можно изменять сочетание элементов, если получившийся набор покажется вам бессмысленным, нажмите кнопку Play в нижней части экрана и звуковая картина сложится сама собой.

Как найти https://aiexperiments.withgoogle.com/drum-machine

Птичий хор

Если предыдущий сервис может оказаться полезным для, например, диджеев или обычных музыкантов, то польза от управления голосами десятков тысяч певчих птиц довольно сомнительна. Кстати, коллекция звуков для Bird Sounds собиралась орнитологами со всего мира на протяжении нескольких десятилетий.

Как найти: https://aiexperiments.withgoogle.com/thing-translator

Виртуальный пианист

В A. I. Duet пользователю предлагается сыграть какую-нибудь мелодию на пианино, а искусственный интеллект попробует самостоятельно закончить композицию, подобрав наиболее логичное и гармоничное продолжение.

Как найти: https://experiments.withgoogle.com/ai-duet

Распознавание рисунков

Еще во время первых экспериментов с нейросетями в середине прошлого века основной задачей машинного обучения было распознавание визуальных образов. Спустя десятки лет эта технология выбралась из лабораторий и доступна всем желающим: на сайте quickdraw.withgoogle.com/ вам предложат быстро рисовать простые наброски определенных предметов, при этом ИИ будет все время комментировать происходящее на экране синтезированной речью.

Как найти: quickdraw.withgoogle.com/

Объяснение логики машинного обучения

Проект Visualizing High-Dimensional Space (“Визуализация многомерного пространства”) создавался для того, чтобы объяснить простым людям и начинающим разработчикам, как работают нейросети. Когда ИИ, оперируя большими базами данных, получает информацию (например, вашу фотографию, введенную фразу или только что нарисованное изображение), он сравнивает входящие данные с теми, что у него уже есть. VHDS наглядно демонстрирует корреляцию одного лишь выбранного вами слова с миллионами аналогичных понятий.

Как найти: https://experiments.withgoogle.com/visualizing-high-dimensional-space

Бесплатное обнаружение объектов в сети

  • ❓ Как я могу обнаружить объекты на изображении?

    Во-первых, вам нужно добавить файл для преобразования: перетащите изображение или щелкните внутри белой области, чтобы выбрать файл. Затем настройте параметры и нажмите кнопку «Пуск». Когда процесс обнаружения будет завершен, вам будет показано полученное изображение.

  • ⏱️ Сколько времени нужно, чтобы обнаружить объекты на изображении?

    Это зависит от размера входного изображения. Обычно это занимает всего несколько секунд

  • ❓ Какой метод обнаружения объектов вы используете?

    В настоящее время мы используем только метод Single Show Detection (SSD).

  • ❓ Какие объекты можно обнаружить на изображениях?

  • 💻 Какие форматы изображений вы поддерживаете?

    Мы поддерживаем изображения в форматах JPG (JPEG), J2K (JPEG-2000), BMP, TIF (TIFF), TGA, WEBP, CDR, CMX, DICOM, DJVU, DNG, EMF, GIF, ODG, OTG, PNG, SVG и WMF.

  • 🛡️ Безопасно ли обнаруживать объекты с помощью бесплатного приложения Aspose.Imaging Object Detection?

    Да, мы удаляем загруженные файлы сразу после завершения операции обнаружения объекта. Никто не имеет доступа к вашим файлам.Обнаружение объектов абсолютно безопасно.

    Когда пользователь загружает свои данные из стороннего сервиса, они обрабатываются так же, как указано выше.

    Единственное исключение из приведенных выше политик возможно, когда пользователь решает поделиться своими данными через форум с просьбой о бесплатной поддержке, в этом случае только наши разработчики имеют доступ к ним для анализа и решения проблемы.

  • Бесплатное распознавание изображений в Интернете – Распознавание изображений

    Есть набор онлайн-инструментов для распознавания изображений, которыми вы можете управлять. Эти инструменты могут быть эффективны, если вы хотите проверять и интерпретировать изображения.

    Таким образом, это сделает его более полезным, если вы будете делать это в одиночку. Или даже если вы позволите своему бизнесу сделать это. Почему? Вы сэкономите много опыта, работы и денег.

    Эти инструменты могут «съесть» сотни, даже тысячи изображений.Затем он может быстро предоставить вам необходимые данные.

    Итак, какие самые полезные инструменты вы можете использовать? Читайте дальше, чтобы узнать больше.

    Бесплатное распознавание изображений в Интернете

    CloudSight

    Некоторые инструменты могут ориентироваться на несколько задач. Но они могут показаться слишком сложными для использования в качестве ботинок. Итак, если вы ищете простой в использовании инструмент, то Cloudsight для вас.

    Итак, это означает, что:

    • он может писать имена, которые звучат легко
    • связывает изображения в вашем локальном онлайн-пространстве в ближайшее время
    • извлекает важные вещи из ваших видео

    Таким образом, мы можем сказать, что использовать этот инструмент легко.Но даже если это проблема, это не теряет своего смысла. Таким образом, это делает его первоклассным устройством в использовании.

    Talkwalker

    Talkwalker – это бесплатный инструмент для распознавания изображений, который может просматривать более 30 000 логотипов. Он также имеет отличную базу данных для многих способов и форм.

    Итак, вы можете получить много данных о большом количестве вакансий. Также в нем есть мягкая эксклюзивная технология. Тот, который может читать как текст, так и фотографии.

    С помощью этого вы можете улучшить возможности вашей рекламы.Кроме того, он может предупредить вас, когда кто-то владеет вашим брендом. Довольно важно, правда?

    EyeEm

    Если вы один из тех, кто любит фотографировать и отмечает использование описания, то EyeEm для вас. Особенно, если любите пользоваться социальными сетями.

    Почему? Потому что в EyeEm есть автоматические теги и заголовки. Итак, вы можете использовать те, которые больше всего соответствуют вашим идеям. Затем, благодаря функции распознавания изображений, он может оценивать фотографии как следует.

    Довольно аккуратно, правда? Таким образом, вы можете использовать это, если хотите увидеть преимущества изображения и то, как оно может улучшить ваши планы покупок.

    Далее вы можете привести этот инструмент, чтобы увидеть свой план. Итак, вы можете держать свою художественную вещь.

    Поиск обратного изображения Google

    У вас уже есть желаемое изображение. Но проблема в том, что это не тот размер. Что ты можешь сделать?

    Воспользуйтесь поиском обратного изображения Google. С помощью этого инструмента вы можете искать похожие изображения. Тогда вы легко сможете получить нужное изображение с точным размером.

    Как это можно использовать? Просто загрузите имеющееся у вас фото.Затем он может искать. Чем примечателен этот инструмент?

    Это Google. Таким образом, эффекты столь же значительны, как и результаты их текстового поиска.

    Бесплатное распознавание изображений в Интернете

    Итак, это одни из лучших бесплатных инструментов для распознавания изображений на сегодняшний день. Вы поймали на одном? Как вы думаете, какой из них вам подходит?

    Некоторые из этих инструментов предлагают бесплатное мероприятие. Отличный совет, чтобы узнать, подходят ли они вам.

    Нажмите, чтобы оценить этот пост!

    [Всего: 0 Среднее: 0]

    Google Goggles: мобильное приложение для распознавания изображений

    Приложение Google Goggles – мобильное приложение для распознавания изображений, использующее технологию визуального поиска для идентификации объектов с помощью камеры мобильного устройства.Пользователи фотографируют физический объект, а Google выполняет поиск и извлекает информацию об этом изображении.

    Мобильное приложение Google Goggles может:

    • Узнавать и предлагать информацию об исторических достопримечательностях
    • Сканировать штрих-коды и QR-коды
    • Распознавать книги, компакт-диски, иллюстрации, логотипы и другие 2D-объекты
    • Добавить контакты путем сканирования визиток
    • Перевести текст на иностранный язык

    Функция Google Goggles translate может переводить иностранный текст (например, меню ужина) для путешественников, посещающих иностранноязычные страны.Очень удобная функция для тех, кто любит путешествовать.

    Google Goggles теперь называется Google Lens

    В августе 2018 года Google Goggles был прекращен и заменен Google Lens. Идея та же: кто-то может просмотреть или сфотографировать предмет, и Google скажет вам, что это такое. Но в то время как у Goggles на основе штрих-кода были свои ограничения, у Lens на основе искусственного интеллекта больше возможностей.

    Помимо вышеперечисленных функций очков, объектив также может:

    • Узнавайте и делитесь информацией о магазинах и ресторанах в режиме реального времени.
    • Расшифровывайте изображения сложных кодов или длинных абзацев.
    • Добавляйте события в свой календарь с плаката.
    • Магазин из изображений одежды, мебели и декора.
    • Назовите растения, животных и популярные блюда.

    Загрузить мобильное приложение Google Lens

    Вы когда-нибудь спрашивали Google: “Если я что-то сфотографирую, вы мне скажете, что это?”

    Что ж, теперь вы знаете, что ответ – да! На любом мобильном устройстве.

    Для пользователей Android: загрузите Google Lens из магазина Google Play .Для пользователей iPhone: загрузите приложение Google из App Store (не путать с приложением Chrome)

    Чтобы узнать больше о Google Lens, , вы можете посмотреть это видео Google Lens на YouTube

    Загрузить мобильное приложение Google Goggles

    Вы больше не можете загрузить приложение Google Goggles, но чтобы увидеть, как раньше выглядели Google Goggles, вы можете посмотреть это видео о Google Goggles на YouTube

    8 лучших инструментов для распознавания изображений

    Как выбрать средство распознавания изображений

    Для начала, вот шесть ключевых вопросов, которые следует задать себе, прежде чем выбирать инструмент для распознавания изображений.У всех есть сильные и слабые стороны, поэтому это поможет вам найти именно то, что вам нужно.

    1. Можете ли вы найти любой логотип?

    Очевидно, что гибкость и выбор важны. Некоторые службы будут иметь ограниченное количество логотипов, которые вы можете найти, в то время как другие позволят вам выбрать, какой из них вам нравится (включая варианты логотипа).

    2. Можно ли найти небольшие части логотипа?

    Часто логотипы на изображениях могут быть нечеткими или маленькими. Узнайте, может ли инструмент, который вы смотрите, справиться с этими ситуациями, не пропуская ваш логотип.

    3. Сколько времени нужно, чтобы добавить новый логотип?

    Некоторым службам может потребоваться много времени для обнаружения логотипа (в некоторых случаях до пяти недель!). Скорость важна, особенно для отслеживания разговоров в реальном времени.

    Другие инструменты могут отслеживать ваш логотип за несколько часов или самое большее за несколько дней (например, наше предложение Image Insights).

    4. Каков процент ложных срабатываний?

    Ложноположительный результат – это когда логотип неправильно обнаружен на изображении, например, инструмент, считающий, что логотип присутствует, когда его нет.

    Обязательно изучите это при выборе своего инструмента, поскольку количество ложных срабатываний будет варьироваться от технологии к технологии.

    5. Можете ли вы сравнить темы разговора между изображениями и текстами?

    Очень важно иметь возможность сравнивать и противопоставлять данные назойливым изображениям и текстовым упоминаниям в одном месте. Это означает, что вы можете получить полную картину, видя, чем отличаются эти два типа.

    6. Позволяет ли инструмент искать логотипы без использования ключевых слов?

    Некоторые платформы могут идентифицировать упоминания изображений только по определенным ключевым словам, предоставленным пользователем.Это означает, что вы пропустите много упоминаний.

    Вот почему вам необходимо инвестировать в платформу, которая дает вам полный доступ к упоминаниям вашего логотипа и логотипов ваших конкурентов, даже если к ним нет текста.

    Обнаружение и распознавание текста, встроенного в онлайн-изображения, с помощью нейронных контекстных моделей

    % PDF-1.4 % 108 0 объект > / OCGs [111 0 R] >> / OutputIntents [105 0 R] / PageLabels 103 0 R / Страницы 15 0 R / Тип / Каталог >> эндобдж 110 0 объект > / Шрифт >>> / Поля 115 0 R >> эндобдж 107 0 объект > поток 2017-01-22T13: 17: 43-08: 00TeX2017-01-22T22: 30: 10-08: 002017-01-22T22: 30: 10-08: 00 Это pdfTeX, версия 3.14159265-2.6-1.40.17 (TeX Live 2016) kpathsea версия 6.2.2 Acrobat Distiller 15.0 (Macintosh) FalseVisionapplication / pdf

  • Chulmoo Kang, Gunhee Kim, Suk I. Yoo
  • Обнаружение и распознавание текста, встроенного в онлайн-изображения, с помощью нейронных контекстных моделей
  • Copyright © 2017 Ассоциация развития искусственного интеллекта
  • Материалы тридцать первой конференции AAAI по искусственному интеллекту (AAAI-17)
  • Видение
  • Правдаhttp: // www.aaai.orguuid: 2d3e15ad-90f3-a04b-a283-c5e016e6622auuid: ffdc2cb6-978d-1e48-a393-301dab7881121B конечный поток эндобдж 103 0 объект > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 2 0 obj > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / Type / Page >> эндобдж 16 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / Type / Page >> эндобдж 20 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / Type / Page >> эндобдж 28 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / Type / Page >> эндобдж 32 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / Type / Page >> эндобдж 36 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / Type / Page >> эндобдж 40 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / Type / Page >> эндобдж 44 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / Type / Page >> эндобдж 137 0 объект > поток HWYs8 ~ # eqx – {; ^ ɓd7 ڂ) H˜ “5 $$ r @> iϛ :(? V08vayRUUlCm ך u-qYSU˼UUiByEZIz) / jaρXUzm + = ^ y: r g = Ӭ 7gMe ۝ “׵ ȕ8nUpnQe ׫ db = Ec˚B!, = Y_s ش% 2 {y?

    Компьютерное зрение | Microsoft Azure

      {
      "категории": [
        {
          "name": "trans_trainstation",
          «оценка»: 0.98828125
        }
      ],
      "взрослый": {
        "isAdultContent": ложь,
        "isGoryContent": ложь,
        "isRacyContent": ложь,
        «adultScore»: 0,009112839,
        «goreScore»: 0,0461506359,
        «racyScore»: 0,0143244788
      },
      "теги": [
        {
          "имя": "поезд",
          «уверенность»: 0,9974923
        },
        {
          "имя": "платформа",
          «уверенность»: 0.9955776
        },
        {
          "имя": "станция",
          «уверенность»: 0.979665935
        },
        {
          "name": "закрытый",
          «уверенность»: 0,9272351
        },
        {
          "название": "метро",
          «уверенность»: 0,83886826
        },
        {
          "name": "одежда",
          «уверенность»: 0,5561282
        },
        {
          "имя": "человек",
          «уверенность»: 0,505803
        },
        {
          "name": "тянуть",
          «уверенность»: 0,431911618
        }
      ],
      "описание": {
        "теги": [
          "тренироваться",
          "Платформа",
          "станция",
          "строительство",
          "в помещении",
          "метро",
          "отслеживать",
          "ходьба",
          "ожидающий",
          "тянуть",
          "доска",
          "люди",
          "человек",
          "багаж",
          "стоя",
          "держа",
          "большой",
          "женщина",
          "чемодан"
        ],
        "captions": [
          {
            "текст": "люди ждут на вокзале",
            «уверенность»: 0.833144665
          }
        ]
      },
      "requestId": "8a3b0633-bbbe-4220-b574-4224f886d99c",
      "метаданные": {
        «ширина»: 600,
        «высота»: 462,
        "формат": "JPEG"
      },
      "лица": [],
      "цвет": {
        "dominantColorForeground": "Черный",
        "dominantColorBackground": "Черный",
        "accentColor": "484C83",
        "isBWImg": ложь
      },
      "объекты": [
        {
          "прямоугольник": {
            «x»: 93,
            «y»: 178,
            "w": 115,
            "h": 237
          },
          "объект": "человек",
          «уверенность»: 0.764
        },
        {
          "прямоугольник": {
            «x»: 0,
            «y»: 229,
            "w": 101,
            «ч»: 206
          },
          "объект": "человек",
          «уверенность»: 0,624
        },
        {
          "прямоугольник": {
            «х»: 161,
            «y»: 31,
            "w": 439,
            "h": 423
          },
          "объект": "поезд метро",
          "parent": {
            "объект": "поезд",
            "parent": {
              «объект»: «Наземный транспорт»,
              "parent": {
                "объект": "Транспортное средство",
                «уверенность»: 0.926
              },
              «уверенность»: 0,923
            },
            «уверенность»: 0,917
          },
          «уверенность»: 0,801
        }
      ]
    }  

    Linkfluence запускает собственную технологию распознавания изображений

    В 2016 году каждый день публиковалось более трех миллиардов изображений, и это только начало. Миллениалы отказываются от текста и наполняют свои каналы насыщенным визуальным контентом.

    Консалтинговое агентство по экономической разведке Markets & Markets оценивает, что к 2021 году рынок распознавания изображений будет стоить более 38 миллиардов долларов.

    Следовательно, у брендов нет другого выхода, кроме как гарантировать, что у них есть возможность не только слушать и анализировать онлайн-разговоры, но и декодировать визуальный контент.

    Linkfluence потратил последние три года на разработку собственной технологии распознавания изображений. Цель: предложить нашим клиентам наиболее эффективные технологии как часть их основных услуг. Мы рады сообщить, что теперь он доступен на нашей платформе для прослушивания в социальных сетях.

    Мы объединили математические концепции, лежащие в основе глубокого обучения, разработанные французским исследователем Янном ЛеКуном, нынешним директором лаборатории искусственного интеллекта Facebook, с нашими крупными лабораториями с открытым исходным кодом, опытом работы с большими данными и совершенством в реальных условиях. время обработки.”

    Хьюго Занги, технический директор Linkfluence

    РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ВСЕХ ПЛАТФОРМАХ

    Мы поставили перед собой задачу выйти за рамки распознавания только изображений в Twitter.

    Наша технология работает на всех платформах, предоставляет нашим клиентам широкий набор данных и позволяет им понимать свою производительность по всем направлениям.

    Мы запустили тестовый проект по идентификации всех логотипов, присутствующих на изображениях, представленных около Roland Garros. Instagram – ключевая платформа, доставляющая сообщения с логотипами, с долей голоса 75%, за которой следуют Facebook, а затем Twitter.

    КАК РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ ПРЕИМУЩЕСТВУЕТ ДЛЯ ВАШЕГО БРЕНДА?

    Наша технология упрощает анализ спонсорских кампаний. Он позволяет пользователям обнаруживать, измерять, количественно определять и анализировать логотипы на веб-сайтах, в блогах и социальных сетях (даже если они нечеткие, частичные или в фоновом режиме). Это позволяет брендам понять истинную рентабельность своих спонсорских инвестиций.

    Это только первая фаза.

    Наши алгоритмы уже распознают определенные объекты. В течение нескольких месяцев мы стремимся иметь возможность анализировать контекст изображения, сопровождающего сообщение. Это поможет брендам понять своих потребителей на более глубоком уровне … За пределами слов, за пределами отдельных предметов.

    Бренды и агентства смогут понять и проанализировать более широкую картину.

    Оставить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.