AzoftR&D

Разработка системы распознавания текста на кассовых чеках

Иван Ожиганов Апрель 7, 2016

Разработка системы распознавания текста на кассовых чеках

Задача распознавания текста в различных условиях была и остаётся актуальной. Автоматизировать распознавание документов, кредитных карт, распознать и перевести на другой язык вывеску на билборде – всё это могло бы сэкономить время на сбор и обработку нужных данных. С развитием свёрточных нейронных сетей и методов их обучения качество распознавания текста неуклонно растет.

Локализация объектов на изображении методом свёрточных нейронных сетей

Иван Ожиганов Февраль 25, 2016

Локализация объектов на изображении методом свёрточных нейронных сетей

Глубинное обучение, как ветвь машинного обучения, уверенно набирает обороты в самых разных и нестандартных задачах. На сегодняшний день свёрточные нейронные сети являются безусловным лидером в классификации изображений. Также свёрточные сети используются и для задачи локализации объектов на изображении.

Поиск объектов на изображении ранее выполнялся при помощи каскадного классификатора с признаками Хаара или каскадного классификатора на локальных бинарных шаблонах. Но в настоящее время каскадные классификаторы отодвигаются в сторону свёрточными нейронными сетями. Задачей R&D команды Azoft стала локализация объекта на изображении свёрточной нейронной сетью с лучшим качеством и лучшей производительностью, чем у каскадных классификаторов.

Классификация сигналов головного мозга для нейрокомпьютерного интерфейса

Иван Ожиганов Октябрь 20, 2015

Классификация сигналов головного мозга для нейрокомпьютерного интерфейса

Значительно улучшить жизнь парализованных пациентов и людей, потерявших конечности, станет возможным в случае создания нейрокомпьютерного интерфейса.

На волне возросшего интереса к этой теме R&D отдел компании Azoft вместе с партнерами из Expasoft и Сергеем Алямкиным приняли участие в международном конкурсе “Grasp-and-Lift EEG Detection”. Конкурс был посвящен систематизации движений правой руки с использованием записей ЭЭГ для последующей разработки нейрокомпьютерного интерфейса.

Аннотация видео методами машинного обучения

Иван Ожиганов Июль 10, 2015

Аннотация видео методами машинного обучения

Научные исследования и разработки в области обработки изображений и видео становятся всё более актуальной и популярной задачей. Одной из них является аннотация видео. В эпоху мобильных технологий практически каждый может снять видео и моментально выложить его на youtube или на любой другой хостинг. Для дальнейшего поиска нужных видео, их необходимо классифицировать.

Одним из способов является создание тегов. Теги — это специальные ключевые слова, по которым пользователи смогут находить видео. Для создания тегов стороннему человеку необходимо хотя бы раз просмотреть видео полностью, а после этого уже создавать список тегов. Но этот процесс отнимает время, при чём в большом количестве. Поэтому мы решили автоматизировать процесс создания тегов методами машинного обучения.

Распознавание лиц: сверточная нейронная сеть в действии

Иван Ожиганов Май 14, 2015

Распознавание лиц: сверточная нейронная сеть в действии

В последнее десятилетие произошел прорыв в развитии искусственных нейронных сетей: эта технология нашла широкое применение там, где традиционные алгоритмы не могли справляться с поставленными задачами. Фильтрация спама, контекстная реклама, игра на бирже, распознавание текстов и символов — вот далеко не полный список направлений, в которых нейронные сети показывают отличные результаты.

Одна из основных сфер применения нейросетей — системы безопасности. Сети отслеживают подозрительные банковские транзакции и используются для видеонаблюдения. R&D отдел Azoft в настоящее время занимается разработкой и обучением такой сети: мы создаем систему распознавания лиц, инвариантную к положению в пространстве, поворотам лица, освещению и выражениям.

R&D-магия, или как справиться с неизведанным

Nastya Tolstikova Январь 20, 2014
Считается, что отдел R&D могут себе позволить только крупные компании, где такой отдел создается для поддержания имиджа, чем для решения конкретных прикладных задач. Владимир Черницкий возглавляет научно-исследовательский отдел компании Azoft. Его команда состоит из азартных людей, которые ежедневно решают задачи, требующие нетривиального подхода, фундаментальных знаний и нестандартного мышления. Зачем компании Azoft R&D-направление и какие задачи оно решает, читайте в интервью с Владимиром Черницким.

Передача данных с мобильных телефонов при помощи ультразвука

Иван Ожиганов Октябрь 10, 2013
Data Transfer Between Mobile Devices via Ultrasound R&D-команда Azoft работает над новым проектом по считыванию и передаче данных с мобильных телефонов при помощи ультразвука. Перед нами стоит задача разработать альтернативу технологии NFC (Near Field Communication), позволяющую передавать информацию с любых телефонов в независимости от установленной операционной системы и наличия специальных чипов, как например NFC-чип.

Прикладное использование M2M-технологий: разработка iOS-приложений для распознавания дорожных знаков

Иван Ожиганов Июль 9, 2013
Сегодня рынок программного обеспечения находится в фазе активного роста, стимулируемого появлением новых тенденций в мире IT, одна из которых — M2M-технологии. Многие компании пытаются укрепиться на этом рынке и начинают разрабатывать M2M-решения для самых различных отраслей: автоматизации производства, видеонаблюдения, потребительской электроники, безопасности и других. Первый M2M-проект Азофта связан с одним из самых перспективных направлений растущего рынка — интеграцией мобильных приложений с автомобилями. Наша команда начала работу над прототипом iOS-приложения для распознавания дорожных знаков — первым шагом к «умному регистратору», надежному помощнику водителя на дороге.
  • Страницы:
  • 1
  • 2
  • 3