0.00
2 читателя, 6 топиков

Классификация автодорожных знаков на основе свёрточной нейросети, обученной на синтетических данных


Аннотация

В данной статье представляется метод генерации
синтетических изображений автодорожных знаков для
машинного обучения свёрточной искусственной
нейронной сети. За счёт этого метода можно получить
большую тренировочную базу, не прилагая усилий для
фотосъёмки и разметки полученных фотографий.
Проанализированы различные приёмы, позволяющие
получить наиболее реалистичные изображения. Также в
данной работе рассматривается устройство свёрточной
нейросети и анализируется эффективность её применения
к задаче классификации дорожных знаков.
Ключевые слова: синтетические данные, свёрточная
нейросеть, машинное обучение.
Читать дальше →

Нейросеть Vicarious распознала все виды CAPTCHA с точностью более 90%

captcha
Американский стартап Vicarious, который специализируется на разработке систем искусственного интеллекта, объявил вчера в корпоративном блоге, что его алгоритмы могут надежно распознавать все современные виды тестов CAPTCHA, включая популярную гугловскую reCAPTCHA, которая чаще всех остальных используется в интернете для защиты сайтов от ботов.
Читать дальше →

Эксперименты с обучением методов распознавания дорожных знаков на синтетических данных


Введение.
Задача распознавания дорожных знаков активно исследуется уже не одно десятилетие. Если будет создан метод, работающий с достаточной точностью, его можно использовать в системах помощи водителю, инвентаризации объектов придорожной инфраструктуры или для автоматизированного создания навигационных карт.
Читать дальше →

Распознавание дорожных знаков. Мой опыт

Поиск кандидатов на основе контурного анализа.
За основу для тестов, взял первое попавшееся на ютубе видео и сделал скриншот размером 800x440

Изображение сначала преобразуем в оттенки серого методом CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE,
для того что бы а последствии снизить время обработки и уменьшить нагрузку на процессор.

Читать дальше →

Детектирование автомобильных номеров на основе контурного анализа


В Интернете встречаются статьи посвященные детектированию и распознаванию автомобильных номеров. Некоторые используют машинное обучение для того, чтобы обучить компьютер детектировать номер по типу алгоритма Виолы-Джонса. Качество и скорость работы алгоритмов оставляют желать лучшего и авторы справедливо замечают, что нужно более лучшее обучение. Несмотря на то, что машинное обучение, конечно, является важной и значимой частью распознавания образов, применять его нужно с умом. Прежде всего нужно оценить, а какие признаки характеризуют объект распознавания. Понятно, что в большинстве случаев автомобильный номер характеризуется рамкой, ограничивающей номер. Поэтому первой напрашивается идея о том, что выделить контуры-кандидаты на распознавание, которые подходят по размерам.
Читать дальше →

Распознавание текста с использованием шаблонов

Здесь показано, как распознавать текст с использованием контуров. Однако в случае зашумления и искажения контуров данный метод работает неудовлетворительно. Конечно, известны методы распознавание текста на базе нейронных сетей, но существует ещё более простой метод (в плане обучения), основанный на сравнении с эталоном (шаблоном). В ряде случае сравнение с шаблоном будет достаточно для распознавания текста, например, при распознавании автомобильных номеров.
Предположим на некотором изображении есть текст:
Читать дальше →