Phone Paint Detector. Главные проблемы

Содержание

Слайд 2

Главные проблемы

Главные проблемы

Слайд 3

Деньги

Большие затраты на покупку комплектов аудиогидов

Деньги Большие затраты на покупку комплектов аудиогидов

Слайд 4

Эстетика

Порча атмосферы и ухудшение впечатления от картин и заведения

Эстетика Порча атмосферы и ухудшение впечатления от картин и заведения

Слайд 5

Безопасность

В настоящее время более 23% троянских программ и вирусов передаются через QR-коды.

Лю

Безопасность В настоящее время более 23% троянских программ и вирусов передаются через
Цинфэн, председатель провайдера облачного сервиса распознавания голоса iFlytek

Слайд 6

Есть ли решение?

Есть ли решение?

Слайд 7

Предоставить информацию с помощью самой картины

Предоставить информацию с помощью самой картины

Слайд 8

Небольшие вычислительные мощности (обязательно с камерой)
Зайти на сайт веб-приложения

Что нужно для пользования:

Небольшие вычислительные мощности (обязательно с камерой) Зайти на сайт веб-приложения Что нужно для пользования:

Слайд 9

Как это работает:

Регистрация
Добавление и удаление
Распознавание

Как это работает: Регистрация Добавление и удаление Распознавание

Слайд 10

Распознавание картины происходит с помощью уникальных признаков

Распознавание картины происходит с помощью уникальных признаков

Слайд 11

Алгоритмы

Алгоритмы

Слайд 12

Поиск картины:
Алгоритм поиска прямоугольников
2. Своя нейронная сеть

Поиск картины: Алгоритм поиска прямоугольников 2. Своя нейронная сеть

Слайд 13

Наш алгоритм

Оптимизация метода поиска картин с помощью алгоритма поиска
прямоугольников заключается в использовании

Наш алгоритм Оптимизация метода поиска картин с помощью алгоритма поиска прямоугольников заключается
машинного обучения.
Заготовка изображений картин и фонов
Алгоритм получения данных с сайтов
Генерация данных
Алгоритм генерации данных, заключающийся в накладывании изображений картин в случайных масштабах и под случайным углами на случайные фоны.
Создание и обучение нейронной сети
Корректировка нейронной сети vgg16
Распределение данных по двум категориям: 1 – картина, 0 – картина на фоне

Слайд 14

Переобучение нейронной сети:

Переобучение нейронной сети:

Слайд 15

Нейронная сеть VGG16
2. База данных

Распознавание картин:

Нейронная сеть VGG16 2. База данных Распознавание картин:

Слайд 16

KNN

 

Сравнивается каждый пиксель двух изображений D, L одинакового размера w*h и находится

KNN Сравнивается каждый пиксель двух изображений D, L одинакового размера w*h и
сумма разностей их значений.

Таким образом, если размер изображений равен w*h, то скорость алгоритма поиска расстояния d(D,L) составляет O(2*w*h).
Поиск похожего изображения p по минимальному значению vi расстояния можно представить так:

 

Тогда скорость поиска похожего изображения при количестве кандидатов n равно O(n).
Общая сложность алгоритма равна O(2*w*h + n) и память M(k2*w*h*n), где k – «приемлемый» масштаб изображения.

Слайд 17

Features detection (alg. SIFT)

 

 

 

L(x, y, kԺ) = G(x, y, kԺ) * I(x,

Features detection (alg. SIFT) L(x, y, kԺ) = G(x, y, kԺ) *
y)

 

 

Обнаружение экстремумов в масштабном пространстве 

Интерполяция соседних данных для точного положения

Ориентация назначения

 

Для образца изображения  в масштабе величина градиента и ориентация предварительно вычисляются с
использованием разностей пикселей:

 

 

Слайд 19

Neural network (alg. VGG16)

Каждый пиксель изображения L(xi,yj) умножается на вес соответствующего wij

Neural network (alg. VGG16) Каждый пиксель изображения L(xi,yj) умножается на вес соответствующего
нейрона.

Время равно O(w*h).

 

Сравнение каждого i-го признака матриц признаков v1 и v2 с помощью евклидового расстояния:

 

Поиск минимального значения r среди Sij

 

Слайд 20

Random Forest

 

 

Время равно O(k2w*h*n), где n - количество деревьев.

 

Random Forest Время равно O(k2w*h*n), где n - количество деревьев.

Слайд 21

Таблица скорости работы (сек) соответствующих алгоритмов

Таблица скорости работы (сек) соответствующих алгоритмов

Слайд 22

Практическая
часть

Практическая часть

Слайд 23

В результате…

В результате…