Проект стартовал! Присоединяйтесь!

Проект «Распознавание изображений в сфере ритейла» стартовал!

Вы все еще сомневаетесь, включаться ли в проект? — Узнайте, кто уже участвует, наверняка, вы отлично впишитесь.

В проекте принимают участие более 260 человек из 12 стран, включая Испанию, Чехию, Литву и США.
Города-лидеры по числу участников: Москва, Иркутск, Санкт-Петербург, Киев и Екатеринбург.
Представителей прекрасной половины человечества на проекте 15%.
Большинство участников — это IT-специалисты и студенты.
Среди специалистов больше всего разработчиков, инженеров и программистов.
Cамые часто встречающиеся специальности: математическое моделирование, прикладная математика, информационные системы и технологии.

ТОП-5 вузов:
1. Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет,
2. Московский физико-технический институт (государственный университет),
3. Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова,
4. Санкт-Петербургский государственный университет,
5. Национальный исследовательский Томский политехнический университет.

Вы уже имеете опыт в сфере распознавания изображений или обучаетесь на технической или математической специальности? — Тогда регистрируйтесь для участия в проекте и вступайте в борьбу за главный приз!

Проект разработки ПО для распознавания образов в сфере ритейла

Американская компания WorkFusion запускает на известной краудсорсинг-платформе Witology свой новый проект в области машинного обучения. Результатом работы должен стать готовый продукт – программа, которая позволит по фотографиям распознавать наличие товара на полках супермаркетов и корректность его выкладки.

Проект предполагает индивидуальную полномасштабную разработку системы на основе собственных идей и представлений о ней. По ходу работы каждый участник будет получать советы и рекомендации от экспертов, а также иметь возможность постоянной обратной связи с WorkFusion.

К участию приглашаются:
• Студенты и аспиранты технических и математических специальностей
• Специалисты в сфере распознавания образов и computer vision
• Все желающие, кому интересна задача проекта

Условия проекта:
• Разработка алгоритмов распознавания изображений
• Разработка прототипов ПО
• Автор лучшего решения получит вознаграждение в размере 5000$
• Самые активные участники с перспективными идеями получат вознаграждение в размере 1000$ и 500$

Интеллектуальные компьютерные системы различного вида уже давно применяются ритейлерами в работе супермаркетов, а потому итоговый продукт довольно быстро займет свое место на рынке.

Для участия в проекте необходимо пройти регистрацию на нашем сайте — goo.gl/YRpwjW

Особенности программирования систем распознавания образов реального времени

Системы распознавания образов (СРО) на настоящий момент находят все больше применения в промышленности, торговле, бизнесе и повседневной жизни. Огромное число компаний связывают свою деятельность с разработкой СРО реального времени (РВ) для персональных компьютеров, серверов, мобильных платформ и онлайн-сервисов. Большое количество отечественных и зарубежных ученых разрабатывают новые алгоритмы распознавания РВ, применяя при этом современные языки и среды программирования, зачастую не обращая внимания на тот факт, что система РВ – это прежде всего предсказуемая система. Поэтому в данной работе предлагается подход к программированию СРО РВ на языке C/C++ на платформе Windows XP/7.
В настоящее время при разработке сложных СРО РВ часто используют программную библиотеку OpenCV (opencv.willowgarage.com), которая может функционировать на различных платформах и операционных системах. Множество задач связано с обработкой видеопотоков, например, с web-камеры. В этом случае программный код библиотеки OpenCV выглядит следующим образом:
#include "opencv2/core/core_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
int main(int argc, char** argv){
	CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0);
	cvNamedWindow( "Camera", 1 );
	IplImage* frame=0;
	do{
		frame = cvQueryFrame(capture );
		…<Какая-либо функция распознавания>
		cvShowImage( "Camera", frame);
		if (cvWaitKey( 20 ) == 32 ) break;
	}while ( 1 );
	cvReleaseCapture(&capture);
	return 0;
}

Однако здесь возникают вопросы: Как контролировать время выполнения функции распознавания? Что делать, если модуль распознавания образов ненадежен – а это часто бывает из-за высокой сложности алгоритмов распознавания. В этом случае можно использовать подход к выбору структуры СРО РВ, описанный в работе [Кручинин, А.Ю. Особенности разработки программных систем распознавания образов реального времени / А.Ю. Кручинин // Автоматизация в промышленности. – 2011. — №7. – С. 53-56.].


( Читать дальше )

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 )