Распознавание печатей: нейронные сети против SIFT, и причем тут Госуслуги
Привет, Хабр! Сегодня мы расскажем, как делали в нашей группе анализа данных прототип для уже успешно работающего внутри DLP-системы Solar Dozor движка детектирования графических объектов на изображениях. Покажем это на примере одного его представителя - оттисков печатей на изображениях документов. Вспомним о противоречивых требованиях к решению задачи и очертим бизнес-метрики, определяющие успешное решение. В процессе подберем фильтр наличия печатей из арсенала компьютерного зрения и сравним подходы к детектированию объектов - популярных движках CNN, SIFT и их вариациях. А также поведаем об интересных находках в части создания датасетов. Здесь, как оказалось, немало места для творчества и экспериментов. В общем, запасайтесь попкорном.
Читать дальше →Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Сравнение технологий PKI и FIDO для задач аутентификации
- [Перевод] Clipjacking: Взлом через копирование текста — тот же Clickjacking, но круче
- Идея — Proof-of-Work «почтовая марка» для email: три заголовка против спама
- Автоматизация криптографических операций: Реализация визуализации электронной подписи в PDF на C#
- Тайные битвы на фронтах ИБ: DLP против стеганографии
- Яндекс запускает биржу телеграм-каналов
- Андрей Терехов и Рейтинг Рунета выпустили чек-лист хорошей рекламной кампании
- Угнать «телегу» за 60 секунд: лайфхаки по противодействию мошенникам от социального инженера
- Giftery: Почему сотрудники саботируют автоматизацию — и как внедрить её без конфликтов
- Безопасная разработка как игра в Dungeons & Dragons