Распознавание образов. Теория, метода, алгоритмы.

Юбилейный iPhone X получил одну из самых неординарных фишек среди конкурентов. Флагман умеет распознавать лицо владельца, а вместо Touch ID и кнопки «Домой» инженеры интегрировали камеру TrueDepth и функцию Face ID.

Распознавание лиц — рядовая задача глубокого обучения, и сверточные нейронные сети справляются с ней довольно хорошо. Facebook обычно правильно распознает вас и ваших друзей на фотографиях.

Небольшая лекция про распознавание лжи. Прошла в рамках "15х4".
Какие методы для этого пытаются использовать и насколько они надёжны. Как люди мыслят о лжи и её распознавании. 

phono — прикладной фреймворк для работы со звуком. Его основная функция — создать конвейер из разных технологий, который обработает звук за вас нужным вам образом.

Решение задачи распознавания лица на изображении подразумевает, что сначала нужно обнаружить это лицо. Механизмы детекции лиц улучшилось за последние годы, алгоритмы работают при  различающихся масштабах и позах. Тем не менее, некоторые проблемы до сих пор игнорируются в конкретных подходах и датасетах для распознавания лиц.

Компания Mediatek объединила усилия с Himax и Megvii, чтобы создать новую более доступную систему распознавания по лицу, получившую название Active Stereo Camera 3D (ASC). Такая система будет использоваться в недорогих смартфонах.

Статья написана пользователем ValeriaKhokha для Хабрахабр

Время пополнять копилку хороших русскоязычных докладов по Machine Learning! Копилка сама не пополнится!

Конкуренция в e-commerce — один из главных двигателей в развитии технологий, позволяющих потребителю эффективнее распоряжаться важным ресурсом, как время.

В рамках доклада "Face Recognition: From Scratch To Hatch" Эдуард Тянтов (Mail.Ru Group) рассказывает:

— как научить нейросеть находить лица на фотографии и различать их;

— интересные аспекты обучения и трюки, о которых вы не прочитаете в статьях;

Голосовой помощник станет умнее.

Siri в будущем будет различать голоса пользователей и на основе этих данных выполнять различные действия. Об этом свидетельствует патент, который Apple получила на этой неделе.

В мире, где все секреты предаются огласке, ваше лицо будет выполнять новую функцию. Автор статей о технологиях и защите данных Колин Хорган написал заметку об актуальных вопросах технологии распознавания лиц и о том, как наши лица превращаются в «дисплей» для передачи данных.

Проект по поиску объектов на изображениях с помощьTensorFlow Object Detection API.

При помощи множества анимаций на примере задачи распознавания цифр и модели перцептрона дано наглядное введение в процесс обучения нейросети.

Продолжаем серию первоклассных иллюстративных курсов 3Blue1Brown (смотрите наши предыдущие обзоры по линейной алгебре и матанализу) курсом по нейронным сетям.

Одна из самых обсуждаемых фишек iPhone X – новый метод разблокировки: FaceID. В этой статье разобран принцип работы данной технологии.

Это туториал по использованию библиотеки pocketsphinx на Python. Надеюсь он поможет вам
побыстрее разобраться с этой библиотекой и не наступать на мои грабли.

Инженер из Амстердама Аркайц Гарро создал небольшое устройство с системой распознавания лица, которое прикрепил к двери балкона. Система позволяет впускать кота по кличке Бобис с улицы, не заставляя питомца ждать на морозе. Об этом сообщает Business Insider.

Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение"

1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет

2 - Основы обработки изображений

3 - Особые точки. Сопоставление изображений

4 - Введение в машинное обучение

5 - Классификация изображений

6 - Свёрточные нейросети. Часть 1

В этой статье мы будем разбирать код программы, в которой используется Deep Learning и OpenCV. Её суть: распознавание объектов в реальном времени.

Содержание статьи:

Часть 1: распознавание объектов в реальном времени — работаем с кодом

Пишем код для работы с командной строкой

Добавляем основные объекты

Анализ изображений и видео

Лекция 1. Введение в анализ изображений

Лекция 2. Image Processing p.1

Лекция 3. Image Processing p. 2

Лекция 4. Глобальные признаки

Лекция 5. Локальные признаки

Лекция 6. Параметрические модели

Лекция 7. Классификация объектов на изображении

Сверточные нейронные сети для распознавания образов от Stanford University

@proglib

1. Введение в сверточные нейронные сети для распознавания образов

2. Классификация изображений

3. Функции потерь и оптимизация

4. Введение в нейронные сети

5. Сверточные нейронные сети

Федор Беломоев из Санкт-Петербурга изобрел устройство, которое заменяет слепоглухим людям слух и голос.

ИИ предстоит проделать еще очень большой путь в распознавании образов... и даже превзойти человека, пожалуй...

Компания LG Innotek начнет поставки модуля фронтальной 3D-камеры для iPhone 8. В дополнение к стандартному FaceTime-модулю смартфон Apple следующего поколения получит вторую широкоугольную камеру.