Сучасна диджитал-освіта для дітей — безоплатне заняття в GoITeens ×
Mazda CX 30
×

Распознавание образов как основа для стратапа

За последнее время услышал много мнений на тему «Распознавание образов». Кто-то говорит, что это крутая тема, и добившись результатов можно очень хорошо зарабатывать, а с другой стороны слышу, что ничего особенного в этом нету, хорошая тема для дипломной работы и множество стартапов запускались в этом направлении.

В результате, если посмотреть в повседневности, не вижу никаких сервисов с применением этих технологий.

Интересует, кто и когда этим занимался (или хочет заниматься), есть ли интересные наработки в этом направлении?

P.S. Есть несколько задач для реализации проекта. Одна из них — получить физические характеристики объекта (например: высота, ширина). На одном форуме нашел про магазин, которые шьют костюмы, их фишка в том, что мерки
снимают — онлайн (как раз при помощи распознавания образов)

👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Пришла в голову одна идея по разработке приложения на андроид связаного с распознаванием лиц, с такими вещами раньше дела не имел, по-этому ищу человека который в курсе темы и готов поучаствовать в интересном проекте.

А с распознаванием мимики тоже куча?

А спонсор для чего?Чтобы шарящих людей нанять?

Вообще я даже и не знаю как за это браться с такими наукоемкими вещами никогда даже и дела не имел

Тот файл pdf дает вообще какие-то общие понятия, тем более что ни с ии ни с обработкой изображений раньше дела не имел

По поводу инвестора, сначала нужно хотя бы прототип сделать, только потом деньги дадут, то есть нужно сначала где-то найти человека который согласится учавствовать, здесь никто особо пока что не отзывается.И по мио прочего еще нужно чтобы человек был из того же города что и ты

Можно тогда попробывать выставить на кикстартер, потом нанять человека или привлечь за проценты

кстати, а возможно ли распознавание сложных эмоций типа азарта да еще и с телефона если человек допустим немного поднял голову вверх?

если хочешь сколотить на этом хоть немного денег — то найди предметную область куда еще никто не влез и где распознавание может дать хоть какойто профит.

Одна компания, например, внедрила распознавание образов в робота-диллера для казино и поимела с этого некоторые деньги.

Еще как вариант — попытайся реализовать распознавание китайских иероглифов. До недавнего времени это не удавалось никому.

Деньги — не цель, это вторично. Интересно сделать то, что будет приносить пользу)

1) нет, 2) есть немного! Этот вопрос к тому, что мне нужно это все знать для реализации проекта?)

Мы занимаемся этой темой в videogorillas. Тема действительно очень интересная, и что самое главное — тут непаханое поле в плане подходов, идей и решений. Что касается распознавания объектов на картинке/видео то это одно из наименее проработанных направлений CV. Тема на столько же сложна на сколько интересна. Из последнего что слышал — в MIT группа профессоров построили нейро сеть для идентификации банана в видео ряде :), и вроде у них получилось.

А вам интересно было бы поучавствовать в стартапе на эту тему с возможным получением инвестиций в скором времени

Я уже стартап и с полученными инвестициями =).

Ну а возможно вы знаете того кому это было бы интересно?

Остаётся актуальной тема распознавания и обработки применительно к АТО (съёмка с БПЛА):
— нахождение областей пересечений фото
— привязка, определение характера искажений
— сшивание в ортофотоплан
— обнаружение и оценка изменений на фото снятых в разное время
— распознавание техники оффлайн, онлайн
— слежение
— определение размеров, типа/модели и состояния
...

Монетизация — очень длинная, но однозначно возможна. Зато есть бетатестеры и польза родине

Все эти задачи уже имеют решения, думаю большинству было бы интересно этим заниматься- но все упирается во время и деньги.

Нужно, чтобы задачи имели прикладное решение в нашей армии, а не вообще.
По «упирается во время и деньги» — не понял. Автор говорит о стартапе, что упирается во время и деньги.

Было бы замечательно, если бы кто то выложил видео из зоны АТО снятое с БПЛА, на основе которого требуется выполнить какой либо поиск.(техника, номера) и тд. Я думаю нашлиль бы люди которые попробовали адаптировать свои наработки под это.

В качестве аналогии: «Было бы замечательно, если бы кто-то выложил куски дороги. Я думаю, нашлись бы люди которые адаптировали бы свои наработки по амортизаторам для Вашего автомобиля»

привет, как можно с тобой связаться?

В результате, если посмотреть в повседневности, не вижу никаких сервисов с применением этих технологий.

наберите в гугле OpenCV и найдете много интересного.

На основе этой библиотеки можно много чего придумать.
Есть коммерческая реализация, где анализируют объект (лицо) с 40 характеристиками.

В интернете полно сервисов с использованием распознавания образов:
Даже есть вот такой сервис:
makemebaby.com

Для начала найдите задачу, которую нужно решить и убедитесь, что это нужно людям.

Одна из них — получить физические характеристики объекта (например: высота, ширина). На одном форуме нашел про магазин, которые шьют костюмы, их фишка в том, что мерки
снимают — онлайн (как раз при помощи распознавания образов)
Андрей, дайте ссылку на этот магазин. Спасибо за интересную тему

Пока искал ссылку, нашел вот это site.upcload.com

За время новогодних праздников, удалось выделить пару дней на распознавание образов. Мне давно была интересна эта тема. Решил взять что то простое. Остановился на распознавание автомобильных номеров. Итого.
1. 1 день на более детальное исследование предметной области.
2. 1.5 дня- составление алгоритмов +кодинг
3. 1 день обучения алгоритма на тестовой выборке.

Можно было пойти по накатаному пути:opencv+tesseract OCR, но последний плохо справляется с распознаванием разномаштабных, искаженный и расположенных под разными углами текстов. Поэтому очень пригодились знания векторной математики.
На выходе имеем ~80% точность распознавания. Можно достичь и большей- но надо сидеть и упорно обучать алгоритм. Т.к. это всего лишь пруф оф концепт- на этом решил остановиться.
Что понравилось:
1. Высокая скорость работы (~40 кадров в секунду можно обрабатывать) на процессоре. Распаралеливание используется только в расчете векторов.
2. Алгоритм можно применить не только к распознаванию текста- но и других статичных объектов (техника, здания, оружие)
3. Большой простор для творчества.

Всё это хорошо, но как говорили ниже- пробиться на рынок самостоятельно будет сложно- т.к. вокруг уже есть гуглы, фейсбуки, SentiSight и много других узкопрофильных.
А вообще тема интересная.

Здесь всё просто. Я уже около 2х лет интересуюсь computer vision &object recognition пролистал много книжек, смотрю курсеру, лекции Microsoft research на эту тему, копаюсь в исходниках на гитхабе и тд. А тут выдалось почти неделя абсолютно свободного времени- вот и решил первые штрихи пера в новой области для себя попробовать.
Ну и как я написал-

это всего лишь пруф оф концепт
, закрепление полученных знаний.
Вообще я очень проникся вышеописанной темой- услышав историю успеха
Viewdle
.
Думаю если дойдут руки- то надо запилить online сервис поиска по фото/видео автомобильного номера информацию о нарушителях. Сейчас у ногих есть видеорегистраторы. Такой себе рейтинг антигероев/нарушителей на наших дорогах.
Или предложить решение поиска угнаных авто для нашего ДАИ, но думаю там только посмеются над таким. Там всегото нужен бюджетный ноут, вебкамераи мой софт с их базой разыскиваемых авто.
Были мысли адаптировать алгоритм для распознавание регистрационных надписей на военной техники для АТО- но на это надо много времени, которого сейчас нет.

Верно. Я скачал их готовую базу номеров, и по ней тренировал свой алгоритм. Спасибо им за проделанную работу.
Вообще ребята с рекогнитор молодцы- они описали достаточно хорошо- свои алгоритмы, и уже тогда я понял- что лучше всё же идти своей дорогой. Там они пишут- что тесеракт нужно очень долго тренировать, т.к. малейшие искажения- приводят к ошибкам. Поэтому, решил использоать поиск границ- символов, расчет вектор для найденного и сравнения результата с тем что есть в БД.

Я когда-то использовал для распознавания номеров т.н. Maximally Stable Extremal Regions
cmp.felk.cvut.cz/...atas-bmvc02.pdf
Работает даже для плохих картинок.

Привет, есть одна идея со стартапом по распознаванию мимики, интересно бы было поучавствовать?

У меня есть практическая задача, идентификация газовых баллонов.
[email protected] Анатолий

Я бы рекомендовал копать с другого конца: монетизация. Выбери свою рыночную нишу и посмотри насколько сможешь использовать готовые наработки. Просто так войти на рынок тебе не позволят, там уже сидят монстры с которыми патентную войну вести тебе не по зубам. А вот свою нишу схватить — самое оно.

Если для магазина, то метрика снимается просто до безобразия: наносишь на стену сантиметровую сетку (можно виртуально), светишь параллельным потоком (источник света с параболическим зеркалом), и делаешь фото тени. Уже по фото снимаешь метрику в фоторедакторе. Хотя лично мне кажется, что классический способ снятия метрики — один из старомодных ритуалов, который не стоит исключать из услуги. Он добавляет услуге человечности, индивидуальности, а значит и стоимости.

Другими словами, на этом рынке сложно чего-то поймать стартапом, без денег туда лучше не соваться.

Копать со стороны монетизации — не совсем то. Я не занимаюсь пошивом одежды (про магазин и мерки — это в качестве примера).
И что значит «не позволят»? В любой нише можно найти себе место и укорениться, вопрос только в том, на сколько ты будешь отличаться от других игроков, в особенности твоей концепции. Если открыть магазин шмоток, то это всего лишь еще один магазин шмоток, это с трудом можно назвать проектом или стартапом.

В результате, если посмотреть в повседневности, не вижу никаких сервисов с применением этих технологий.
Алгоритмы «распознавания образов» очень широко используются, просто они зашиты внутри программ/девайсов и невооруженным глазом могут быть не видны...
Тот же Galaxy S5 набит этими самыми «применениями». По-моему, даже перебор.
Интернет — гугл давно уже их использует (насколько хрошо, другой вопрос).
Программы работы с видео/графикой — тоже используют.
Практически любая мыльница, не говоря уже о более навороченных аппаратах, использует их.
Есть сервисы распознавания и поиска мелодий, вплоть до того, что на телефон ставится приложение и оно через микрофон по фрагменту услышанной мелодии распознает ее (в частности, используется при поиске нарушений авторских прав в Штатах в барах %).

Да и само понятие «распознавание образов» слишком широко.
Вон в соседнем топике как раз под АТО ищут программистов — подключайтесь. Самое что ни на есть распознавание образов...

Кто-то говорит, что это крутая тема, и добившись результатов можно очень хорошо зарабатывать
Да, крутая. Да, можно. Только этих результатов еще добиться нужно %) А это очень непросто. С наскоку не получится.

PS: забыл о сервисе распознавания автомобильных номеров от ГАИ :) А всякие штрих-код сканеры в магазинах, да и любой телефон уже умеет распознавать QR-код... Присмотритесь внимательней вокруг — найдете еще применения теории распознавания образов...

ElasticSearch — движок полнотекстового поиска и не предназначен для изображений, даже если вы цифры запишете в индекс, профита это вам не даст. Написать плагин не получится потому что полнотекстовый поиск использует совсем другие алгоритмы. Даже если это как-то будет работать, то явно неэффективно.

Поработал и с Solr и с ElasticSearch, что-то пока не хочется. Я бы EJB 3 лучше попробовал.

расскажите что именно хотите сделать

Тема интересная, Вадим, если определить яснее конечные цели. Может попробуете под эту идею отдельный топик на ДОУ завести?

Скажите пожалуйста, Вадим, а чем Вам не подошло сущестующее решение построенное на LIRE, описание которого можно найти по ссылке: Search for Images Using Images? Если можно, то опишите детальней пожалуйста, чтобы можно было бы воспроизвести у себя этот недостаток. Заранее благодана.

«Просто» — не спрашивал бы) Есть несколько задач для реализации проекта. Одна из них — получить физические характеристики объекта (например: высота, ширина) и дальше использовать полученные данные...

Підписатись на коментарі