[БЕЗ_ЗВУКА] Давайте разберём несколько примеров практических задач, которые работают с использованием технологий компьютерного зрения. Поиск изображений в Интернете. Есть несколько сервисов, которые позволяют искать картинки. Изначально такие сервисы используют текстовые запросы, чтобы давать пользователю возможность искать ту или иную картинку. Некоторое время назад во многих таких сервисах появилась возможность искать по загруженной картинке. Что это значит? Пользователь загружает изображение, и мы находим картинки, которые являются похожими в Интернете. На самом деле, работает это следующим образом: сначала индексируются изображения из Интернета, для них строится некое цифровое представление, из которых формируется структура данных, позволяющая быстро по ней искать. Для пользовательской картинки мы тоже делаем некое цифровое представление и с помощью данной структуры данных быстро находим дубликаты или похожие картинки. Задача сложная в инфраструктурном смысле, потому что картинок в Интернете очень много, их миллиарды, поэтому любые сложные методы сравнения использовать достаточно сложно из-за вопросов производительности. Ну вот сервисы такие существуют, все мы можем посмотреть, как они работают. Другой пример. Технология распознавания текста. Когда у нас есть картинка, нам нужно найти на ней текст и превратить его в настоящий текст. Используется это в разнообразных приложениях, один из таких удобных способов вводить текст в приложение-переводчик. То есть достаточно сфотографировать этикетку, текст распознается, переводчик её переведёт. Другой пример задачи — это биометрия. Нужно распознавать людей. Распознавать людей можно разнообразными методами. Можно использовать изображение лица, радужной оболочки глаза или отпечатки пальцев. Компьютерное зрение в основном занимается распознаванием лиц, соответственно, это всё с каждым годом работает всё лучше и лучше и во многих местах используется. Видеоаналитика. Нас всё больше и больше камер окружает, теперь всё больше устанавливается видеокамер на дорогах для того, чтобы регистрировать движение автомобилей. Всё больше видеокамер появляется в общественных местах, что позволяет отслеживать потоки людей и детектировать аномалии, то есть оставленные вещи, какие-то нелегальные действия и прочие моменты можно регистрировать. Соответственно, встаёт задача анализа всего этого огромного потока видеоинформации, и в этом нам снова помогает компьютерное зрение. Оно позволяет детектировать номер автомобиля, определять его марку, выяснять, совершались ли запрещённые манёвры, и многое, многое другое. Накоплен огромный массив спутниковых снимков, и с помощью этих данных можно решать совершенно разнообразные задачи. Можно улучшать карты, детектировать лесные пожары и множество других проблем, которые видны только со спутников. Соответственно, технологии компьютерного зрения тоже шагнули в последнее время далеко вперёд, и всё больше и больше ручной работы сейчас автоматизируется с помощью систем компьютерного зрения. Компьютерное зрение, оно не только позволяет распознавать, что изображено на картинке, но также позволяет улучшать и изменять изображение. Ну, в общем, всё, что можно сделать с помощью редакторов картинок — это тоже про компьютерное зрение. Задача 3D-реконструкции. У нас есть множество изображений, сделанных в данном городе, например, на этом видео мы можем увидеть, как взяли множество туристических изображений вокруг Колизея и восстановили его форму. Современные автомобили уже оснащены огромным количеством датчиков: это несколько видеокамер, радары, стереокамеры. И анализировать всю эту информацию как раз помогают методы компьютерного зрения. На основе них созданы системы предотвращения ДТП, столкновения с пешеходами и предупреждения водителя о разнообразных препятствиях. Помимо современных автомобилей, существует ещё область самоездящих автомобилей, которая активно развивается в последнее время, и мы надеемся, что рано или поздно самоездящие автомобили заменят существующие машины. И там компьютерное зрение используется для того, чтобы ориентироваться в пространстве. Мы рассмотрели несколько практических задач и теперь переходим к тому, чтобы обсудить методы, с помощью которых можно их решать.