Как нынче поживает распознавание изображений?

Ищется умеющий это хоть в какой-то мере софт.

http://en.wikipedia.org/wiki/Tesseract_(software)
http://en.wikipedia.org/wiki/OCRopus
http://en.wikipedia.org/wiki/GOCR
http://en.wikipedia.org/wiki/Ocrad

распознавание изображений

Каких, кстати, изображений? Может не только текста, а например моделирование пространства по фотографиям с разных точек, как у микрософта?

Больше интересует распознавание предметов. Да, сложно и малореально, но область интересна.

//Ищу что-то, что даст неплохую работу после универа :)

Приходит на ум OpenCV

Его только что и нагуглил :)

контурный анализ от Вильфреда
http://genphys.phys.msu.ru/~dmitriyk/site/mv/contur/aircrafrs.html

>//Ищу что-то, что даст неплохую работу после универа :)
наивный... один эс тогда

>Как нынче поживает распознавание изображений?

Читай журнал Pattern Recognition and Image Analysis http://www.maik.ru/cgi-perl/journal.pl?name=patrec&page=main

Да, сложно и малореально, но область интересна.

Если собираешся заниматься распознаванием, то прочти обязательно книжку Бонгард М. М. Проблема узнавания М.: Физматгиз, 1967.

http://ru.wikipedia.org/wiki/Михаил_Бонгард С тех давних времён проблем меньше не стало, но решать их стали быстрее :)

То что надо, спасибо :)

Почитай про Фурье-анализ, вейвлеты, подучи алгебру. А вот насчет OpenCL - поддерживаю. Сам хочу, как появится свободное время, освоить CUDA (а то вейвлет-анализ «на лету» изображений с видеокамеры на обычном процессоре делать не получается - тормозит сильно).

Поздно ты спохватился news2.ru/story/214972/

У меня как раз вчера был экзамен по этим темам) Я подучу. А ты как придумаешь на чём можно заработать если не деньги, то хоть имя - скажи :) А то я со скуки повешусь.

Перепиши под CUDA хорошую вейвлет-библиотеку. А то у меня до этого уж точно руки не дойдут...

Еще можешь поработать над методами поиска похожих изображений (хорошая тема для диссертации). Нормальных методов до сих пор нет. Разработать не просто поиск одного и того же изображения с небольшими вариациями цвета и размера, а именно выделение в изображении объектов и поиск подобных объектов на других изображениях.

Еще круче (докторская): интеллектуальный анализ изображений и поиск объектов по заданной фразе. Т.е. пишешь «автомобиль» и тебе показывают все картинки с автомобилями и т.п.

>Перепиши под CUDA хорошую вейвлет-библиотеку. А то у меня до этого уж точно руки не дойдут...

Звучит просто. Посмотрю.

Еще можешь поработать над методами поиска похожих изображений (хорошая тема для диссертации). Нормальных методов до сих пор нет. Разработать не просто поиск одного и того же изображения с небольшими вариациями цвета и размера, а именно выделение в изображении объектов и поиск подобных объектов на других изображениях.

Если только изучить кучи работ и попробовать собрать всё в одной библиотеке. Но и это вряд ли захотят купить.

прочти обязательно книжку Бонгард М. М. Проблема узнавания М.: Физматгиз, 1967.

заодно и «Лекции По Теории Образов» Ульфа Гренандера М.: Мир, 1979

по поводу задач - задача сегментации объектов распознавания (построения характеристического вектора) является на сегодня нерешённой, все техники работают исходя из ручного решения СОР

другое дело, что эта задача, ЕМНИП, алгоритмически неразрешаема в принципе

Звучит просто. Посмотрю.

Только не забывай, что для распараллеливания вычислений такого типа надо хорошо знать их математическую основу.

Но и это вряд ли захотят купить.

Ты сначала имя заработай ;)

jtootf

другое дело, что эта задача, ЕМНИП, алгоритмически неразрешаема в принципе

Когда-то говорили, что человек в небо подняться не может в принципе... В этом мире все познаваемо, только надо накопить достаточную базу.

Кстати, вы цитируете слишком старую литературу. За это время появилось очень много новых методов. Кроме того, и вычислительные мощности компьютеров позволяют уже заниматься такими вычислениями, о которых в то время и не мечтали. У меня, например, расчет некоторой модели занимает всего три часа, а лет десять назад понадобилось бы ждать несколько лет :)

>Только не забывай, что для распараллеливания вычислений такого типа надо хорошо знать их математическую основу.

Вот и будет приложение лекциям по математикам.

Ты сначала имя заработай ;)

Как-то криво. Нужен другой способ :)