Классификация систем распознавания образов реального времени

В основе любой классификации лежат определенные классификационные признаки (принципы). Так в работе [1] в качестве квалификационного признака используются свойства информации, которая применяется в процессе распознавания. Однако такая классификация не отражает всех характеристик системы реального времени (РВ), поэтому была разработана классификация по свойствам управления систем распознавания образов (СРО) в процессе распознавания (Рис. 1).

Рис. 1. Классификация СРО РВ


( Читать дальше )

VidikonReader 1.1

Обновление версии VidikonReader.
Добавлен код PDF417. Добавлены скрол-бары для выходного текста. Исправлена ошибка утечки памяти при распознавании кода DataMatrix.
VidikonReader and PDF417

Автоматическая взаимная внешняя калибровка камер

Важным моментом при разработке систем трекинга в окружающем пространстве является внешняя калибровка камер. Конечно можно выставить углы камер в ручную, но это неэффективно, требует много времени и для каждого объекта видеонаблюдения необходимо делать это снова. Поэтому было хорошо, если система настраивалась автоматически — т.е. автоматически определялись направления камер. При наличии пересекающихся камер данную процедуру можно реализовать.




( Читать дальше )

VidikonReader - бесплатная программа распознавания бар-кодов

VidikonReader — бесплатная программа распознавания бар-кодов. VidikonReader позволяет распознать штрих-код с веб-камеры или из графического файла. Поддерживаемые графические форматы: BMP; JPEG; PNG; GIF; TIFF. Поддерживаемые коды: Aztec, Small Aztec, DataMatrix.

Страница проекта:
http://vidikon.com/vidikonreader

Скачать:
http://vidikon.com/download/install_vr.msi
или
http://vidikon.com/download/vr.zip

Об ошибках и недочётах программы просьба отписываться в комментарии или по адресу: support@vidikon.com.

VidikonReader

Ролик с примером работы программы VidikonReader:



Чуть погодя будет и сама программа.

Статическое подключение OpenCV 1.1 к проекту в VC 2003

Задача, конечно, врятли актуальная. Поскольку большинство пользуется OpenCV более новых версий и более новые студии. Однако, возникла такая ситуация. Необходимо создать проект на visual studio 2003 с использованием некоторых средств OpenCV, которая была бы статически подключена. Первое — это то, что версии OpenCV, начиная с 2.0 отпадают, поскольку они предназначены только для работы, начиная с vs 2005. Второе — динамически все работает нормально, однако когда речь заходит о статической линковке возникает ряд проблем. Ниже описано, какие действия надо сделать, что откомпилировать и подключить статически OpenCV к вашему проекту в vs 2003.


( Читать дальше )

ZigFu предоставляет разработчикам способ сделать управляемые движением приложения за считанные минуты

ZigFu — Это стартап компании Y Combinator.
Для разработчиков, компания предоставляет привязанный к Unity3D игровой движок, и также дает разработчикам несколько образцов приложений, чтобы начать свою собственную работу. Всё это опять на основе Kinect.

Motion Capture from Body-Mounted Cameras

Реализовано слежение за объектом в реальных (не лабораторных!) условиях. Интересный подход — на человеке разместили камеры.

Оригинал новости:
http://drp.disneyresearch.com/projects/mocap/
Ссылка на статью:
http://drp.disneyresearch.com/projects/mocap/MocapBodyMountedCameras_SIGGRAPH2011.pdf
Ссылка на видео:
http://drp.disneyresearch.com/projects/mocap/MocapBodyMountedCameras_SIGGRAPH2011.mov

Модель распознавания образов реального времени

Разработана модель распознавания образов в реальном времени PRS-RT
(скачать PRS-RT_1.00.zip).
В модели учитываются следующие требования:
  • в системе должна быть учтена вероятность ошибочного решения;
  • система должна иметь ограничение по времени на распознавание образа(-ов);
  • система должна поддерживать механизмы обработки ошибок;
  • поведение системы должно быть известным и предсказуемым.


( Читать дальше )

Пример распознавания Small Aztec Code

Ниже приведен ролик, на котором показано распознавание Small Aztec Code «Test code», выполненное разработанной библиотекой http://vidikon.com/page.php?Lang=ru&PG=_sci0001. Как видно из рисунка, распознавание осуществляется на любых поворотах, и не осуществляется при смазывании (поскольку изображение сменяется быстро).