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
- AlinaTen: DeepRoute.ai заявила о более чем 300 тысячах автомобилей с её системой автопилота
- AlinaTen: Суд в США отклонил обвинения Илона Маска в мошенничестве против OpenAI перед началом разбирательства
- О создании в России центральной базы данных идентификаторов пользовательского оборудования (оконечного оборудования)
- Почему у тиранозавра маленькие ручки?
- ONLYAPPS: Как самостоятельно сделать инфографику для маркетплейсов
- MarketingNews: Getblogger добавил возможность размещения рекламы в мессенджере «Макс»
- Блог ленивого инвестора: Итоги недели: рост на ожиданиях, падение на факте
- Это — все что вам надо знать о белых списках: ресерч, сканы, обход
- Краткая история биометрии: как ПЦР-метод изменил идентификацию по ДНК
- Права в Linux: chown/chmod, SELinux context, символьная/восьмеричная нотация, DAC/MAC/RBAC/ABAC