Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 284 сообщений
Cообщения с меткой

распознавание - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
rss_rss_hh_new

Идентификация личности по обычной охранной камере: приключения на одной проходной

Вторник, 23 Августа 2016 г. 10:12 (ссылка)



Фото с объекта нельзя. Это — примерно похожее место на примере КРОК.



Началось всё с кота-терминатора. На начало операции мы знали следующее:


  • При строительстве здания с крупным продуктовым рабочая бригада завела кота, чтобы он ловил крыс.

  • После приёмки кот незнамо где заныкался, и уже три или четыре года его никто не видел.

  • Какая-то сволочь показала ему прямую взаимосвязь между открытым мешком кошачьего корма из торгового зала и появлением корма.

  • Появлялся он только на камерах — приходил ночью охотиться на мешки, причём как настоящий матёрый охотник, детей и самок не трогал, а брал только жирных самцов, то есть выбирал самые крупные мешки, неожиданно на них прыгал и вскрывал им брюхо.

  • Ему пробовали на ночь накладывать отдельную миску с кормом, но он был уже далеко не домашним, и отказаться от охоты не мог.

  • Кроме этого, кот любил крайне дорогой алкоголь: сотрудники догадались списывать на кота бутылки. Мол, уронил, уборщица уже осколки убрала.

  • Суммарный убыток он приносил примерно на 50–100 тысяч в месяц (да, это будет покруче, чем в нашумевшей истории про единоразовый обед кота на 1000 долларов в аэропорту Владивостока).

  • За поимку кота уже 4 месяца была награда в 5 тысяч рублей.



Мысль про алкоголь навела нас на идею о том, что стоит для начала проверить, насколько честны сотрудники. Так, слово за слово, мы поставили свою камеру на пункт пропусков в задней части магазина и начали смотреть на тех, кто заходит в здание.



Здесь и нас и операционного директора ждало несколько открытий, согласующихся с русским менталитетом. Когда мы для начала узнали, что происходит, мату главного просто не было предела.



Диспозиция



Итак, служебный вход магазина, на котором стоят две камеры, — одна смотрит на всех входящих, другая на всех выходящих. Турникет там поставить нельзя по требованиям пожарной безопасности, поэтому просто коридор, где стоит стойка для СКУДа. Сотрудники по логике должны проходить мимо будки охраны, прикладывать пропуск к стойке, а затем следовать внутрь.



Владельцу магазина было интересно считать перекуры, проверять всякие злоупотребления и фиксировать точное время прихода на работу. С этого момента и начался квест.



Итак, мы поставили свою камеру (обычную охранную) и снабдили её длиннофокусным объективом. Поставили далеко дальше по коридору, чтобы не смущала и позволила сохранить чистоту эксперимента. Сотрудники ещё двум камерам не удивились и событию значения даже не придали, чтобы было нам явно на руку.



Освещение внутри было стабильным, но нам поначалу в распознавании очень мешала дверь (сильно бликовала) — её мы попросили заклеить тёмной плёнкой.



И собрались снимать всех тех, кто заходил внутрь. Охота началась!



Дивные открытия



Через 2 недели мы сели с кадровиком магазина и начали разбирать по шагам, кто, сколько и как прошёл. Нашей задачей было сопоставить пропуска с лицами, чтобы потом спокойно распознавать людей. То есть мы собрали базу данных фотографий, а кадровик должен был назвать каждого по фамилии для обогащения этой базы.



Проходило так:

— Этого знаю, Алмазов… Этого знаю, Бокаев. Таааак, а это что за хрен вообще? Кто его пустил? Отметь, надо охране сказать. Оппа! Да это ж Иванов, он у нас три месяца уже не работает. Что он тут забыл? А это кто?

— Вот данные по СКУД. Погоди, тут четыре человека вообще.

— Да, это Петров. А ещё кто трое с ним?



В общем, выяснилось, что:




  • На объект каждый день проходят левые люди, иногда по несколько человек.

  • Сотрудники выходят обедать иногда пачкой в 4–8 человек, а затем один из них (самый молодой), возвращаясь с обеда, прикладывает всю пачку пропусков, чтобы они зачекинились обратно на работу. Бригада же приходит по факту часа на 2–3 позже.

  • Эти же молодые иногда утром (особенно по понедельникам) проделывали ту же операцию с пачкой пропусков.

  • Мимо охраны спокойно ходили уже уволенные люди, пользуясь тем, что охрана их запомнила (что они делали на своём бывшем месте работы, рассказывать, думаю, не нужно).

  • При этом сама охрана малоэффективно отсеивала левых — 300 человек собственного персонала, подрядные организации, поставщики (водители, экспедиторы и т. д.), лица не всегда «местной» наружности, то есть трудные для распознавания нашим отечественным неокортексом.



Средний показатель для сотрудника — обман компании на 2 часа в день. 2 часа на человека в день… 2 часа, Карл! Наш рекордсмен за две недели — один парень, который обманул компанию на 26 часов. На первые 16 его зачекинил коллега — он просто два дня не приходил, а потом он опаздывал с обеда.



Результатом наших посиделок стал вот такой отчёт (пример — статистика за неделю по сотруднику):







На каждую запись можно кликнуть и получить такой отчёт за сутки:







Директор посмотрел на всё это, помолчал, задумался, а потом вдруг посчитал сумму и начал долго, витиевато и очень громко материться. В итоге система, даже при всей кажущейся на первый взгляд дороговизне, окупается крайне быстро (максимум за 1,5 года), и это притом что мы сократим потери времени на 70% (100% было бы слишком амбициозным заявлением), без всякого учёта посторонних и прочего.



Техника



Камеры Cisco 6000P (хотя мы могли бы обойтись куда более «простыми» камерами, но циски уже были на месте). Всё это соединяется с сервером, где стоит софт для распознавания — VisionLabs Luna. Важно было выставить высокую скорость затвора (низкую выдержку), чтобы картинку не размазывало.



Из ручного режима мы сейчас переходим в автоматический, то есть делаем интеграцию со СКУДом и их кадровой подсистемой SAP, чтобы сразу лица заносить. Сейчас лица заносятся по первому проходу одного человека по одному новому пропуску и проверяются раз в неделю вручную эйчаром. В новом процессе они будут фотографировать людей на приёмке в штат.



Эмпирически мы установили, что для хорошего распознавания лиц нужно минимум 40 пикселей между бровями. Софту всё равно, кого распознавать, — отлично различает близнецов, китайцев и другие нерусские лица (в отличие от охранника, заточенного на европейскую внешность).



Ложноположительных срабатываний 0,5 процента. Это больше, чем в банках на веб-камерах их на стойках (там одна миллионная считается за норму). Но у нас реальный объект и далеко не тепличные условия. Уменьшить раза в два за счёт подбора дорогой техники можно, но это некритично.



Для корректного распознавания нужно также учитывать, что наши пассажиры очень любят махать руками, тусить и вообще тепло друг друга приветствовать в зоне проходной, поэтому нужно ставить небольшую задержку, иначе будут ложные распознавания вроде ситуации, когда человек почти вышел, потом увидел знакомого, обернулся, сделал несколько шагов к нему и поздоровался, а потом всё же ушёл.



Общие ошибки сравнения ручного контроля с кадровиком ещё через 2 недели и автоматического распознавания — 6,5%. Наших ошибок там около 2–3%, остальные ситуации чисто бытовые, которые должна фиксировать охрана: например, человек прошёл, но не приложил карточку (мы видим два входа, один выход). 2,6% приходятся на случаи, когда лица нет, а СКУД есть — это как раз наши (если не считать выбросы вроде парней в респираторах и закрывающих лицо так или иначе случайно, плюс пару человек с огромными фингалами после выходных).



За день до 2 тысяч проходов.



Почему нельзя биометрию по руке



Про то, как отпечаток пальца переносится скотчем или мимимишкой, наверное, рассказывать не надо. Желейный мишка позволяет даже пульс передавать и обладает нужной структурой для хитрых датчиков.



Биометрия по ладони неприменима даже в крупных офисах — если человек съест хоть что-нибудь жирное, то весь венозный рисунок поменяется, пока организм будет побеждать еду (это 7–8 часов другой руки).



Итог



Внедряем в боевую. Сейчас на левых людей делаем тревоги для охранника. Следующий шаг — наверное, распознавание известных магазинных воров на входе, чтобы потом всех их по всей сети распознавать, благо собрать картинки постфактум довольно легко.



К нашему некоторому неудовольствию, владелец магазина показал систему своим европейским коллегам (неготовую), и теперь они просят рассмотреть внедрение такой системы и у них. Мы-то хотели показать уже после 2–3 месяцев боевых испытаний — но нет. Кстати, у них забавная проблема: они не различают своих мигрантов с Ближнего Востока, которые у них основная дешёвая рабочая сила.



Ссылки





Кота ещё не поймали. Мы тут за него все переживаем.
Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/308300/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Владимир_Шильников

ZZ Photo — фотоорганайзер с распознаванием людей и котов.

Среда, 18 Мая 2016 г. 14:29 (ссылка)

Совсем недавно на просторах Интернета нам попалось очень интересное приложение, реализующее управление фотографиями на совершенно ином уровне. ZZ Photo не просто отсортирует свалку фоток на компьютере по папкам на основе даты, но и создаст гибкую галерею из локальных и сетевых источников с упорядочиванием снимков по всем актуальным параметрам. Причём сделает это практически без участия пользователя с помощью собственной технологии распознавания и сопоставления содержимого фотографий.



На данный момент ZZ Photo доступен только в качестве Windows-приложения. Прочие платформы, в том числе мобильные, не поддерживаются. Впрочем, этот недостаток в полной мере компенсируется функциональностью.

Метки:   Комментарии (2)КомментироватьВ цитатник или сообщество
SoftLabirint

Readiris Corporate 15.1.0 Build 7155 RePack by MKN (MULTI/RUS/ENG) » SoftLabirint.Ru: Скачать бесплатно и без регистрации - Самые Популярные Новости Интернета

Воскресенье, 01 Мая 2016 г. 22:41 (ссылка)
softlabirint.ru/soft/office...useng.html


Readiris Corporate 15.1.0 Build 7155 RePack by MKN (MULTI/RUS/ENG)



Многоязычная зарегистрированная версия!






Readiris – это мощная система оптического распознавания символов, предназначенная как для домашних, так и для профессиональных пользователей. Благодаря данной OCR-системе вы сможете быстро и качественно конвертировать бумажные документы, PDF-файлы и фотоизображения в оцифрованный текст с сохранением исходного форматирования. OCR-ядро Readіrіs Рro оптимизировано для высокой скорости и точности, поддерживает распознавание более 137 языков, включая русский и украинский. Распознанный документ может быть сохранен в виде файлов форматов Word, Excel, RTF, TXT, PDF. Он также позволяет конвертировать PDF и Djvu документы.



Бельгийская компания IRIS, специализирующаяся в сегменте интеллектуального распознавания документов (IDR), управлении корпоративным контентом (ECM) и оптимизации ИТ-инфраструктуры (ICT), объявила о выпуске новой версии своей OCR-системы Readiris 14 для платформ Windows и Mac. Новый продукт доступен в версиях Pro и Corporate для персональных и корпоративных пользователей, малых и крупных компаний, которым необходимо преобразовать печатные копии документов в цифровой вид для последующей обработки, архивирования или обмена, оптимизации бизнес-процессов. Readiris 14 поддерживает большой список форматов документов, в том числе Word, Excel, PDF, OpenOffice, позволяет конвертировать в них файлы, сфотографированные камерой обычного смартфона. Новая версия полностью интегрируется с «облачными» сервисами, позволяет передавать файлы непосредственно в Evernote, Box.net, Google Docs, Dropbox, SharePoint и Therefore (онлайн).



Особенности:

— Точность распознавания текста

— Распознавание PDF документов

— Распознавание Djvu документов

— Сохранение исходного оформления документа

— Распознавание фотографий из цифровых фотоаппаратов

— Распознавание символов и формул

— Распознавание штрих-кодов

— Сохранение документов в формате PDF

— Сохранение текста в форматах HTML, DOC, RTF, CSV и TXT

— Возможность "пакетной" обработки файлов

— Полная совместимость с Microsoft Office, StarOffice и OpenOffice



Поддерживаемые языки распознавания: Afaan Oromo, Afrikaans, Albanian, Arabic, Asturian, Aymara, Azeri (Latin), Balinese, Basque, Bemba, Bikol, Bislama, Bosnian (Cyrillic), Bosnian (Latin), Brazilian, Breton, Bulgarian, Bulgarian-English, Byelorussian, Byelorussian-English, Catalan, Cebuano, Chamorro, Chinese (Simplified), Chinese (Traditional), Corsican, Croatian, Czech, Danish, Dutch, English (UK), English (USA), Esperanto, Estonian, Faroese, Farsi, Fijian, Finnish, French, Frisian, Friulian, Galician, Ganda, German, German (Switzerland), Greek, Greek-English, Greenlandic, Haitian Creole, Hani, Hebrew, Hiligaynon, Hungarian, Icelandic, Ido, Ilocano, Indonesian, Interlingua, Irish (Gaelic), Italian, Japanese, Javanese, Kapampangan, Kazakh, Kicongo, Kinyarwanda, Korean, Kurdish, Latin, Latvian, Lithuanian, Luba, Luxemburg, Macedonian, Macedonian-English, Madurese, Malagasy, Malay, Manx (Gaelic), Maori, Mayan, Mexican, Minangkabau, Moldovan, Mongolian (Cyrillic), Nahuatl, Norwegian, Numeric, Nyanja, Nynorsk, Occitan, Papiamento, Pidgin English (Nigeria), Polish, Portuguese, Quechua, Rhaeto-Roman, Romanian, Run di, Russian, Russian-English, Samoan, Sardinian, Scottish (Gaelic), Serbian, Serbian (Latin), Serbian-English, Shona, Slovak, Slovenian, Somali, Sotho, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tagalog, Tahitian, Tatar (Latin), Tetum, Tok Pisin, Tonga, Tswana, Turkish, Turkmen (Latin), Ukrainian, Ukrainian-English, Uzbek, Waray, Welsh, Wolof, Xhosa, Zapotec, Zulu.



Особенности версии:

— Лечение: проведено

— Дистрибутив штатный

— Языки распознавания оставлены: русский, английский, немецкий, французский, испанский, португальский, итальянский, финский, иврит, греческий







Readiris Corporate 15.1.0 Build 7155 RePack by MKN (MULTI/RUS/ENG)



Readiris Corporate 15.1.0 Build 7155 RePack by MKN (MULTI/RUS/ENG)



Readiris Corporate 15.1.0 Build 7155 RePack by MKN (MULTI/RUS/ENG)






Название: Readiris Corporate 15.1.0 Build 7155 RePack by MKN (MULTI/RUS/ENG)

Разработчик: irislink.com

Активация|рег код:встроено

Язык Интерфейса: Ml / Русский / Английский

Формат файла: rar

Платформа/ОС: Windows® 10, Windows® 8, Windows® 7, Windows® Vista®, Windows® XP

Размер файла: 54,07 Мб



Скачать: Readiris Corporate 15.1.0 Build 7155 RePack by MKN (MULTI/RUS/ENG) >>>



 



Подписка на новости сайта…

http://feeds.feedburner.com/Soft-Labirint

http://feeds.feedburner.com/Soft-Labirint?format=xml

https://feedburner.google.com/fb/a/mailverify?uri=Soft-Labirint

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
SoftLabirint

Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG) » SoftLabirint.Ru: Скачать бесплатно и без регистрации - Самые Популярные Новости Интернета

Воскресенье, 10 Января 2016 г. 13:17 (ссылка)
softlabirint.ru/soft/office...useng.html


Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG)

Screen Translator - полезная и уникальная утилита для оптического распознавания и перевода текста на русский, английский, украинский, немецкий, французский и многие другие языки. Применяется, когда нет возможности скопировать фрагменты текста, к примеру, с рекламных банеров, фотографий, меню, заголовков программ, игр или когда копирование текста запрещено - специальная защита на сайтах, некоторые PDF, DJVU файлы, текст является элементом интерфейса (меню и заголовки программ, игр) и множество других аналогичных ситуаций. Нажмите горячие клавиши, выделите текст на каком угодно участке рабочего стола, и он в мгновение ока будет переведен на требуемый язык.



В процессе работы с различного вида данными, нередко появляется надобность перевода с иностранного языка. Обычно для этих задач употребляют онлайн переводчики. Однако порой Вы совсем не можете скопировать нужный текст для применения его в стандартном переводчике онлайн - текст может быть фрагментом фотографии, объектом пользовательского интерфейса какого-нибудь приложения либо находиться в документе защищенном от копирования.



В этих случаях Вам на помощь всегда придет Screen Translator или Экранный переводчик - своеобразная выручалочка от непредвиденных ситуаций в переводе текстов. Для этого достаточно выделить выделить область, содержащую необходимый текст на какой угодно части десктопа, без разницы, (является ли текст фрагментом документа, картинки, интерфейса какого-нибудь приложения или текст находиться в документе защищенном от копирования) и программа автоматом распознает его и переведет на заданный Вами язык (из 58 языков). Результат перевода и распознанный текст покажутся под выделенным участком или в области системного трея, в зависимости от настроек приложения.



Для оптического распознавания текста применяется встроенная система Tesseract, а для перевода - онлайн сервис Google.



Горячие клавиши — настройки глобальных горячих клавиш для основных действия:

• Захватить — переход в режим захвата экрана (Ctrl+Alt+Z);

• Повторить — повтор результата перевода (Ctrl+Alt+X);

• Скопировать — скопировать результат перевода в буфер обмена (Ctrl+Alt+C).

• Вывод результата — способ вывода результата:

• Трей – результат в виде сообщения в трее;

• Окно – результат в виде окна на месте распознаваемой области.



Настройки распознавания текста с выделенной области экрана:

• Путь к tessdata – путь к папке со служебными файлами для распознавания (Tesseract OCR);

• Язык распознавания – язык, на который будет выполняться распознавание текста на экране. Возможные значения определяются содержимым папки tessdata;

• Увеличение масштаба – увеличение масштаба изображения при распознавании для повышения качества распознавания. Больше – лучше (в разумных пределах, обычно 5 – 10 достаточно).

• Перевод – настройки перевода результата распознавания:

• Язык результата – язык, на который будет переведен результат распознавания.



Советы:

• Левый клик по иконке показывает последний перевод. Средний клик — копирует его в буфер обмена.

• Начиная с версии 1.2 появилась возможность выбора языка распознаваемого текста в режиме «захвата». Для этого после выбора области для распознавания необходимо кликнуть правой кнопкой мыши. В результате отобразится меню со списком доступных языков. Этот выбор повлияет только на распознавание. Перевод будет выполнен на язык, указанный в настройках.

 



Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG)

Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG)






Информация о Софте

Название: Screen Translator

Категория: Офисные, Документы

Разработчик: gres.biz

Год выпуска: 2015



О файле:

Активация|рег код: не требуется

Язык Интерфейса: Русский, Английский

Формат файла: zip

Платформа/ОС: Windows® XP/Vista/7/8/8.1

Размер файла: 693.95 MB



Скачать: Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG) >>>

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Совет1

Совет 1: Как распознать текст

Пятница, 02 Января 2016 г. 01:54 (ссылка)

Отсканированные страницы книги, журнала или важного документа иногда необходимо перевести в обычный текст. Сделать это не составит большого труда – достаточно иметь под рукой Интернет...Далее

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Valentinych

Распознавание эмоций по фотографии лица человека

Четверг, 12 Ноября 2015 г. 16:52 (ссылка)
https://www.projectoxford.a...#detection


Распознавание эмоций по фотографии лица человека. 



Распознаваемые эмоции: Гнев, Отвращение, Страх, Радость, Нейтрально, Печаль и Удивление.



1161737_WhiteSun (604x481, 51Kb)


Метки:   Комментарии (1)КомментироватьВ цитатник или сообщество
NetFact

Readiris Pro 15.1.0 Build 7154 (MULTI/RUS/ENG) » NetFact.Ru: Скачать бесплатно – Популярная Интернет Библиотека

Вторник, 07 Октября 2015 г. 01:18 (ссылка)
netfact.ru/programsforbooks...s-eng.html


Readiris Pro 15.1.0 Build 7154 (MULTI/RUS/ENG)




Readiris – это мощная система оптического распознавания символов, предназначенная как для домашних, так и для профессиональных пользователей. Благодаря данной OCR-системе вы сможете быстро и качественно конвертировать бумажные документы, PDF-файлы и фотоизображения в оцифрованный текст с сохранением исходного форматирования. OCR-ядро Readіrіs Рro 14 оптимизировано для высокой скорости и точности, поддерживает распознавание более 137 языков, включая русский и украинский. Распознанный документ может быть сохранен в виде файлов форматов Word, Excel, RTF, TXT, PDF. Он также позволяет конвертировать PDF и Djvu документы.



Бельгийская компания IRIS, специализирующаяся в сегменте интеллектуального распознавания документов (IDR), управлении корпоративным контентом (ECM) и оптимизации ИТ-инфраструктуры (ICT), объявила о выпуске новой версии своей OCR-системы Readiris 14 для платформ Windows и Mac. Новый продукт доступен в версиях Pro и Corporate для персональных и корпоративных пользователей, малых и крупных компаний, которым необходимо преобразовать печатные копии документов в цифровой вид для последующей обработки, архивирования или обмена, оптимизации бизнес-процессов. Readiris 14 поддерживает большой список форматов документов, в том числе Word, Excel, PDF, OpenOffice, позволяет конвертировать в них файлы, сфотографированные камерой обычного смартфона. Новая версия полностью интегрируется с «облачными» сервисами, позволяет передавать файлы непосредственно в Evernote, Box.net, Google Docs, Dropbox, SharePoint и Therefore (онлайн).



Особенности:

Точность распознавания текста

Распознавание PDF документов

Распознавание Djvu документов

Сохранение исходного оформления документа

Распознавание фотографий из цифровых фотоаппаратов

Распознавание символов и формул

Распознавание штрих-кодов

Сохранение документов в формате PDF

Сохранение текста в форматах HTML, DOC, RTF, CSV и TXT

Возможность "пакетной" обработки файлов

Полная совместимость с Microsoft Office, StarOffice и OpenOffice



Поддерживаемые языки распознавания: Afaan Oromo, Afrikaans, Albanian, Arabic, Asturian, Aymara, Azeri (Latin), Balinese, Basque, Bemba, Bikol, Bislama, Bosnian (Cyrillic), Bosnian (Latin), Brazilian, Breton, Bulgarian, Bulgarian-English, Byelorussian, Byelorussian-English, Catalan, Cebuano, Chamorro, Chinese (Simplified), Chinese (Traditional), Corsican, Croatian, Czech, Danish, Dutch, English (UK), English (USA), Esperanto, Estonian, Faroese, Farsi, Fijian, Finnish, French, Frisian, Friulian, Galician, Ganda, German, German (Switzerland), Greek, Greek-English, Greenlandic, Haitian Creole, Hani, Hebrew, Hiligaynon, Hungarian, Icelandic, Ido, Ilocano, Indonesian, Interlingua, Irish (Gaelic), Italian, Japanese, Javanese, Kapampangan, Kazakh, Kicongo, Kinyarwanda, Korean, Kurdish, Latin, Latvian, Lithuanian, Luba, Luxemburg, Macedonian, Macedonian-English, Madurese, Malagasy, Malay, Manx (Gaelic), Maori, Mayan, Mexican, Minangkabau, Moldovan, Mongolian (Cyrillic), Nahuatl, Norwegian, Numeric, Nyanja, Nynorsk, Occitan, Papiamento, Pidgin English (Nigeria), Polish, Portuguese, Quechua, Rhaeto-Roman, Romanian, Run di, Russian, Russian-English, Samoan, Sardinian, Scottish (Gaelic), Serbian, Serbian (Latin), Serbian-English, Shona, Slovak, Slovenian, Somali, Sotho, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tagalog, Tahitian, Tatar (Latin), Tetum, Tok Pisin, Tonga, Tswana, Turkish, Turkmen (Latin), Ukrainian, Ukrainian-English, Uzbek, Waray, Welsh, Wolof, Xhosa, Zapotec, Zulu.



Информация о Софте

Название: Readiris Corporate 15.1

Категория: Офисные

Разработчик: irislink.com

Год выпуска: 2015



О файле:

Активация|рег код: В комплекте

Язык Интерфейса: Ml / Русский / Английский

Формат файла: rar

Платформа/ОС: Windows® 8, Windows® 7, Windows® Vista®, Windows® XP

Размер: 305,40 Мб



Скачать: Readiris Pro 15.1.0 Build 7154 (MULTI/RUS/ENG)



Скачать | Download | TurboBit.net

http://turbobit.net/v3m9p5f328yb/Readiris.PRO.15.1.0.rar.html



Скачать | Download | HitFile.net

http://www.hitfile.net/2ruB/Readiris.PRO.15.1.0.rar.html

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
SoftLabirint

Readiris Pro 15.1.0 Build 7154 (MULTI/RUS/ENG) » SoftLabirint.Ru: Скачать бесплатно и без регистрации - Самые Популярные Новости Интернета

Воскресенье, 13 Сентября 2015 г. 20:28 (ссылка)
softlabirint.ru/soft/office...useng.html


Readiris Pro 15.1.0 Build 7154 (MULTI/RUS/ENG)

Readiris – это мощная система оптического распознавания символов, предназначенная как для домашних, так и для профессиональных пользователей. Благодаря данной OCR-системе вы сможете быстро и качественно конвертировать бумажные документы, PDF-файлы и фотоизображения в оцифрованный текст с сохранением исходного форматирования. OCR-ядро Readіrіs Рro 14 оптимизировано для высокой скорости и точности, поддерживает распознавание более 137 языков, включая русский и украинский. Распознанный документ может быть сохранен в виде файлов форматов Word, Excel, RTF, TXT, PDF. Он также позволяет конвертировать PDF и Djvu документы.



Бельгийская компания IRIS, специализирующаяся в сегменте интеллектуального распознавания документов (IDR), управлении корпоративным контентом (ECM) и оптимизации ИТ-инфраструктуры (ICT), объявила о выпуске новой версии своей OCR-системы Readiris 14 для платформ Windows и Mac. Новый продукт доступен в версиях Pro и Corporate для персональных и корпоративных пользователей, малых и крупных компаний, которым необходимо преобразовать печатные копии документов в цифровой вид для последующей обработки, архивирования или обмена, оптимизации бизнес-процессов. Readiris 14 поддерживает большой список форматов документов, в том числе Word, Excel, PDF, OpenOffice, позволяет конвертировать в них файлы, сфотографированные камерой обычного смартфона. Новая версия полностью интегрируется с «облачными» сервисами, позволяет передавать файлы непосредственно в Evernote, Box.net, Google Docs, Dropbox, SharePoint и Therefore (онлайн).



Особенности:

Точность распознавания текста

Распознавание PDF документов

Распознавание Djvu документов

Сохранение исходного оформления документа

Распознавание фотографий из цифровых фотоаппаратов

Распознавание символов и формул

Распознавание штрих-кодов

Сохранение документов в формате PDF

Сохранение текста в форматах HTML, DOC, RTF, CSV и TXT

Возможность "пакетной" обработки файлов

Полная совместимость с Microsoft Office, StarOffice и OpenOffice



Поддерживаемые языки распознавания: Afaan Oromo, Afrikaans, Albanian, Arabic, Asturian, Aymara, Azeri (Latin), Balinese, Basque, Bemba, Bikol, Bislama, Bosnian (Cyrillic), Bosnian (Latin), Brazilian, Breton, Bulgarian, Bulgarian-English, Byelorussian, Byelorussian-English, Catalan, Cebuano, Chamorro, Chinese (Simplified), Chinese (Traditional), Corsican, Croatian, Czech, Danish, Dutch, English (UK), English (USA), Esperanto, Estonian, Faroese, Farsi, Fijian, Finnish, French, Frisian, Friulian, Galician, Ganda, German, German (Switzerland), Greek, Greek-English, Greenlandic, Haitian Creole, Hani, Hebrew, Hiligaynon, Hungarian, Icelandic, Ido, Ilocano, Indonesian, Interlingua, Irish (Gaelic), Italian, Japanese, Javanese, Kapampangan, Kazakh, Kicongo, Kinyarwanda, Korean, Kurdish, Latin, Latvian, Lithuanian, Luba, Luxemburg, Macedonian, Macedonian-English, Madurese, Malagasy, Malay, Manx (Gaelic), Maori, Mayan, Mexican, Minangkabau, Moldovan, Mongolian (Cyrillic), Nahuatl, Norwegian, Numeric, Nyanja, Nynorsk, Occitan, Papiamento, Pidgin English (Nigeria), Polish, Portuguese, Quechua, Rhaeto-Roman, Romanian, Run di, Russian, Russian-English, Samoan, Sardinian, Scottish (Gaelic), Serbian, Serbian (Latin), Serbian-English, Shona, Slovak, Slovenian, Somali, Sotho, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tagalog, Tahitian, Tatar (Latin), Tetum, Tok Pisin, Tonga, Tswana, Turkish, Turkmen (Latin), Ukrainian, Ukrainian-English, Uzbek, Waray, Welsh, Wolof, Xhosa, Zapotec, Zulu.



Информация о Софте

Название: Readiris Corporate 15.1

Категория: Офисные

Разработчик: irislink.com

Год выпуска: 2015





О файле:

Активация|рег код: В комплекте

Язык Интерфейса: Ml / Русский / Английский

Формат файла: rar

Платформа/ОС: Windows® 8, Windows® 7, Windows® Vista®, Windows® XP

Размер: 305,40 Мб



Скачать: Readiris Pro 15.1.0 Build 7154 (MULTI/RUS/ENG) >>>



 

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Как Microsoft Project Oxford может сделать ваши приложения умнее

Пятница, 07 Августа 2015 г. 13:08 (ссылка)

Выражаем большое спасибо за подготовку статьи Евгению Григоренко, Microsoft Student Partner, за помощь в написании данной статьи. Остальные наши статьи по теме Azure можно найти по тегу azureweek




Дайте я угадаю, Вы, как и я, уже пару месяцев горите идеей гениального приложения. Помимо своей основной функциональности, в идеальном мире оно просто обязано обладать множеством дополнительных возможностей, например, идентифицировать пользователя (или кота) по его фотографии с фронтальной камеры или понимать команды на естественном языке. Или сделать второй How-Old (который был сделан как раз на Оксфорде).



Но все мы знаем печальную истину. Многое возможно только с пользованием сложных алгоритмов машинного обучения, которых у нас совершенно нет времени изучать. И именно это останавливает от разработки, так как без таких инноваций мы совершенно затеряемся среди аналогов. Но решение этой проблемы есть, и имя ему Microsoft Project Oxford. Если вы хотите узнать, как Microsoft Project Oxford может упростить Вашу жизнь и сделать Ваши приложения по-настоящему интеллектуальными, то добро пожаловать под кат.







В рамках конференции //BUILD в апреле 2015 года Microsoft среди множества других анонсов представила новый сервис в группе облачных служб Microsoft Azure. Им стал проект с кодовым названием Project Oxford – набор готовых REST API, в доступной форме дающих разработчикам всю мощь алгоритмов машинного зрения, анализа естественного языка и распознавания голоса для использования в своих приложениях. Стоит отметить, что доступность сервисов в виде REST API позволяет использовать его на совершенно любых платформах и с помощью своих любимых технологий разработки, не ограничиваясь предложенными Microsoft.



Сам по себе проект Оксфорд расширяет уже существующую галерею сервисов Azure Machine Learning Gallery новыми высокоинтеллектуальными решениями. Первоначальная идея создания Azure ML Gallery еще год назад состояла в попытке собрать в одном месте достаточно простые к использованию сервисы машинного обучения. Для их использования не надо быть математиком-экспертом, все, что нужно, – вызвать API и совершенно не задумываться о сложных математических аспектах – внутренне сервисы сделают все самостоятельно. И Project Oxford, как никогда, отлично отвечает этой идее.



Из чего состоит Project Oxford? Проект состоит из четырех групп самодостаточных облачных API: Face APIs, Computer Vision APIs, Speech APIs и пока находящихся в состоянии закрытой беты Language Understanding Intelligent Services (LUIS).







В набор служб Face APIs входят облачные алгоритмы обнаружения и распознавания человеческих лиц на фотографиях, а именно:


  • обнаружение границ лиц в виде описывающих прямоугольников с выделением дополнительных характеристик, вроде координат частей лица, положения головы, пола и эвристической оценки возраста;

  • широкий набор сервисов для распознавания, представляющих такие возможности как оценка схожести двух лиц, поиск похожих лиц на серии фотографий по заданному образцу, автоматическая группировка фотографий и идентификация (распознавание) людей на основе заранее подготовленной обучающей выборки.

Помимо стандартных задач поиска лиц на фотографиях и автоматической категоризации галереи фотографий вроде той, что представлена в Apple iPhoto, сервис может быть использован во многих других сценариях. Только вспомните современные блокбастеры. Слежение за передвижением людей с помощью камер внешнего наблюдения, автоматическая авторизация при подходе к сверхсекретной установке становятся возможными и реализуемыми с помощью сервисов Microsoft Project Oxford Face API.



Но, даже если Вы и не собираетесь становиться участником шпионской драмы, предложенные службы могут оказаться не менее полезными: интеллектуальное таргетирование контента на основе информации о поле и возрасте пользователя, фильтрации фотографий по изображению из списка контактов, – сценариев использование великое множество и ограничиваются они только воображением.

Всем заинтересовавшимся, как и пока не являющимся таковыми, я очень советую ознакомиться с дополнительной информацией по Face API на официальном сайте проекта. Там, вместе с документацией представлено несколько интересных демо, помимо визуализации дающих представлении о текстовом ответе API на запросы, – прекрасный способ опробовать сервисы и разобраться во всех их возможностях за пару минут.



Снискавший популярность сразу же после своего анонса сервис how-old.net и его недавно анонсированный собрат twinsornot.net по первоначальному плану также создавались лишь как демо Face API на период проведения конференции //BUILD 2015. Прочесть об истории успеха первого сервиса и попробовать перенести его на историю своего приложения можно здесь.







Самой интригующей частью проекта Оксфорд, бесспорно, являются службы интеллектуального понимания языка Language Understanding Intelligent Service или сокращенно LUIS. LUIS дает разработчикам возможности по построению моделей понимания естественного языка для удобного использования в своих приложениях.



Источников таких моделей может быть несколько. Простые модели могут быть построены на базе уже существующих и успешно используемых в таких проектах, как Cortana или Bing. Хотите, чтобы Ваше программное решение понимало основные концепции вроде времени, чисел или температуры и успешно отвечало на запрос вроде «напомни мне о тренировке в 8 утра», стандартных моделей будет достаточно. Если же необходимо отвечать на более сложные запросы вроде «начни трекинг пробежки» или «включи свет», то потребуется построение собственных моделей, что, в принципе, также достижимо с инструментами, представляемыми LUIS.



Дальше эти модели могут быть опубликованы как REST API и использованы на любых устройствах и операционных системах, способных к таким вызовам. Возможности, которые может представить LUIS сложно переоценить. Еще пару лет назад такие виртуальные помощники, как Cortana и Siri казались сложными и недостижимыми, а сейчас становятся доступными любому разработчику. Как никогда ранее, легко и непринуждённо ваше решение может стать по-настоящему интеллектуальным и, может быть, в конце концов ему удастся даже успешно пройти тест Тьюринга.



Но, к сожалению, проект такого масштаба требует времени для завершения. В отличие от других сервисов проекта Оксфорд, первоначально ограниченно доступных для использования, LUIS находится в состоянии закрытого тестирования. Дополнительная информация о проекте может быть найдена на официальной странице и видео одного из докладов с //BUILD 2015, а здесь можно зарегистрироваться в очередь на доступ в проект. Не упустите возможность окунуться в мир интеллектуального анализа естественного языка и дать эти возможности своим пользователям первым!







Сервисы группы Computer Vision APIs продолжают направление визуальной аналитики, но делают это в совершенно другом ключе. Они специализируются на анализе произвольных фотографий и предоставляют следующих широкий набор возможностей:


  • категоризация изображений, как, например, еда, люди, здания и, конечно же, коты;

  • поиск недопустимого сексуального или расового контента на фотографиях;

  • определение доминирующих цветов изображения, фактов того, что оно является черно-белым, клипартом или линейчатым рисунком;

  • распознавание текста (OCR);

  • генерация эскизов (thumbnail) изображений на основе интеллектуального анализа экспозиции.

Признаться, сервисы Computer Vision API являются моими самыми любимыми по числу представляемых возможностей. Разбиение изображений по категориям является, наверное, одной из старейших задач машинного зрения и Вы уже, наверное, придумали с десяток сценариев его использования в своем проекте. Еще нет? Только попробуйте! Хотели ли Вы когда-нибудь реализовать OCR распознавание текста в своем приложении, считывать чеки, указатели на столбах или любую другую текстовую информацию, всюду окружающую нас в реальном мире, но считали, что это сложно и дорого? Теперь и это доступно и удобно к использованию как один из сервисов Project Oxford Computer Vision APIs.



Но, помимо описанных выше давно известных технологий, Computer Vision APIs дает много дополнительных возможностей. Например, рассмотрим такую чисто техническую задачу, как генерация эскизов изображений, также известных как thumbnail. Задача кажется простой, пока не сталкиваешься с ней в реальной жизни. При сохранении пропорций шкалирование – простая задача, но стоит только попробовать их изменить и тела без голов, “небо” вместо “кота на фоне неба” и другие проблемы некорректной обрезки фотографий начинают сыпаться из рога изобилия. И у Computer Vision API есть решение. Оно не только скрывает технические вопросы шкалирования при сохранении максимального качества эскиза, но и предварительно старается определить значимые элементы экспозиции, чем обеспечивает более корректный выбор границ обрезки изображения. Такой подход в большинстве случаев позволяет достичь максимального сохранения содержательности создаваемого эскиза. Только посмотрите на пример ниже, сервису не было сообщено никакой дополнительной информации кроме самого изображения человека на вершине горы.



Всем держателям сайтов, на которые пользователи могут загружать свои изображения, известна проблема модерации. И способность проекта Оксфорд детектировать сексуальный и расовый контент позволяет возложить эту сложную задачу на плечи машины. Все, что требуется при загрузке фотографии на ваш сервис, — сделать параллельный вызов в сторону Computer Vision APIs и по результирующему уровню соответствия изображения группам нежелательного контента принимать решение о дополнительной человеческой обработке или категорическом запрете пользователю в публикации. Но, если такого решения недостаточно и требуется более сложный подход, то, возможно, есть смысл обратить внимание на группу аналогичных сервисов, использующих Computer Vision APIs в качестве основы: Microsoft Content Moderator и PhotoDNA Cloud Service.



Все заинтересовавшиеся могут найти больше информации на официальной сайте проекта, где, как и раньше, дополнительно доступны документация и удобные для экспериментов демо.







Сервисы Speech APIs определяют алгоритмы множество лет подряд использующиеся в голосовых службах поисковой системы Bing, недавно представленном Skype Translator, а с недавнего времени вошедшие в естественной форме в состав Windows 10 в форме уже небезызвестного виртуального ассистента Cortana. Как несложно догадаться, в состав Speech API входят службы по распознаванию голоса из аудио файла в текст и обратно.



Описанная функциональность не требует особо представления, а потому лишь обсудим некоторые дополнительные возможности. В первую очередь необходимо поговорить о языках и здесь все не в пользу русского. Сервисы по распознавания голоса на данный момент поддерживают лишь английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и китайский, но этот список постоянно расширяется. Генерация же голоса по тексту радует поддержкой ряда дополнительных языков, включая русский, и потому может быть активно использована уже сейчас. Также стоит отметить тот факт, что службы распознавания поддерживают онлайн обработку с возможностью возвращения предварительных результатов. Это позволяет значительно ускорить процесс разбора входящего потока и сделать пользовательский интерфейс максимально отзывчивым.



Помимо того Speech API – единственный из сервисов Project Oxford, который не требует постоянного активного Интернет-соединения. Соответствующие алгоритмы встроены в Universal Windows Platform и могут быть использованы в ваших универсальных приложения на всех устройствах на базе Windows 10 офлайн.



Если во времена победившей глобализации отсутствие поддержки русского языка не является для Вас непреодолимым ограничением или Вам интересно узнать насколько Speech API отвечают именно вашему сценарию использования, то советую посетить главную страницу проекта в поисках дополнительной информации о решении, технической документации и уже не раз рекомендованных интерактивных демо.



Если у Вас уже есть мобильное приложение или сайт, или вы только собираетесь создать что-то такое, подумайте, чем лично Вам может быть полезен Project Oxford и, я уверен, что-нибудь найдется. С ним Ваше решение станет более современным и положительно выделится из множества других, а пользователи останутся довольны ранее невиданными удобством использования и возможностями. И самое главное, от Вас не потребуется никакого анализа сложной зубодробительной математики, долгой разработки сложного готового ко всему алгоритма, – вообще никаких усилий кроме пары строчек кода для вызова необходимого сервиса. С Project Oxford использование служб машинного обучения становится как никогда простым.

Original source: habrahabr.ru (comments, light).

http://habrahabr.ru/post/263635/

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
lazy_Mary

как распознать сердечный приступ за месяц до него

Вторник, 28 Июля 2015 г. 23:40 (ссылка)




1306-2 (600x300, 204Kb)



Усталость.

Когда артерии сужаются, ваше сердце начинает получать гораздо меньше крови, чем это было раньше. Это усложняет работу кровеносной системы. И первый признак этих проблем — извечная сонливость и ощущение абсолютной усталости.

Сбивчивое дыхание.

Если ваше сердце получает недостаточно крови, это означает, что ваши легкие не в состоянии получать из легких столько кислорода, сколько они привыкли получать.

Эти две системы крайне сильно зависят друг от друга. Одна не может нормально работать без другой. Так что если у вас часто возникают проблемы с ровным дыханием, лучше проконсультируйтесь с врачом — и как можно быстрее.

Слабость.

Если вы чувствуете слабость во всем теле, это означает, что в ваших артериях слишком мало крови. Ваши мышцы не получают в нужных количествах кислород и питательные вещества. Так что если у вас часто без видимых на то причин случаются предобморочные состояния, это уже сам по себе довольно тревожный признак проблем с сердечно-сосудистой системой.

Головокружение и холодный пот.

Недостаток притока крови к мозгу очень опасен для жизни. Если вам кажется, что ваше тело часто покрывается липким холодным потом, а сами вы часто переживаете головокружения, то вы просто не можете себе позволить игнорировать эти симптомы.

Давление в груди.

Если у вас возникают симптомы чрезмерного давления в груди, дискомфорт в этой области, то это очень и очень плохо. Эти симптомы могут со временем начать возникать чаще, а переживать их будет все труднее. Будете игнорировать их — можете запросто встретиться с сердечным приступом лицом к лицу.

«Морозный» синдром.

Если у вас периодически совершенно из неоткуда появляются симптомы гриппа, это может свидетельствовать о приближающемся середчном приступе. Многие люди после приступа говорят, что за несколько дней до него они испытывали необъяснимые приступы «холода», т.е. их «морозило».



Как справиться со всем этим.

Если вы чувствуете, что уже переживали эти симптомы лично, или их переживал кто-то из ваших близких, немедленно обратитесь за помощью к врачу. Лучший способ предотвратить сердечный приступ — выявить его симптомы на ранней стадии и начать профилактическое лечение.



http://interesbook.ru/


Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
SoftLabirint

Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG) » SoftLabirint.Ru: Скачать бесплатно и без регистрации - Самые Популярные Новости Интернета

Воскресенье, 19 Июля 2015 г. 09:10 (ссылка)
softlabirint.ru/soft/office...useng.html


Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG)

Screen Translator - полезная и уникальная утилита для оптического распознавания и перевода текста на русский, английский, украинский, немецкий, французский и многие другие языки. Применяется, когда нет возможности скопировать фрагменты текста, к примеру, с рекламных банеров, фотографий, меню, заголовков программ, игр или когда копирование текста запрещено - специальная защита на сайтах, некоторые PDF, DJVU файлы, текст является элементом интерфейса (меню и заголовки программ, игр) и множество других аналогичных ситуаций. Нажмите горячие клавиши, выделите текст на каком угодно участке рабочего стола, и он в мгновение ока будет переведен на требуемый язык.



В процессе работы с различного вида данными, нередко появляется надобность перевода с иностранного языка. Обычно для этих задач употребляют онлайн переводчики. Однако порой Вы совсем не можете скопировать нужный текст для применения его в стандартном переводчике онлайн - текст может быть фрагментом фотографии, объектом пользовательского интерфейса какого-нибудь приложения либо находиться в документе защищенном от копирования.



В этих случаях Вам на помощь всегда придет Screen Translator или Экранный переводчик - своеобразная выручалочка от непредвиденных ситуаций в переводе текстов. Для этого достаточно выделить выделить область, содержащую необходимый текст на какой угодно части десктопа, без разницы, (является ли текст фрагментом документа, картинки, интерфейса какого-нибудь приложения или текст находиться в документе защищенном от копирования) и программа автоматом распознает его и переведет на заданный Вами язык (из 58 языков). Результат перевода и распознанный текст покажутся под выделенным участком или в области системного трея, в зависимости от настроек приложения.



Для оптического распознавания текста применяется встроенная система Tesseract, а для перевода - онлайн сервис Google.



Горячие клавиши — настройки глобальных горячих клавиш для основных действия:

• Захватить — переход в режим захвата экрана (Ctrl+Alt+Z);

• Повторить — повтор результата перевода (Ctrl+Alt+X);

• Скопировать — скопировать результат перевода в буфер обмена (Ctrl+Alt+C).

• Вывод результата — способ вывода результата:

• Трей – результат в виде сообщения в трее;

• Окно – результат в виде окна на месте распознаваемой области.



Настройки распознавания текста с выделенной области экрана:

• Путь к tessdata – путь к папке со служебными файлами для распознавания (Tesseract OCR);

• Язык распознавания – язык, на который будет выполняться распознавание текста на экране. Возможные значения определяются содержимым папки tessdata;

• Увеличение масштаба – увеличение масштаба изображения при распознавании для повышения качества распознавания. Больше – лучше (в разумных пределах, обычно 5 – 10 достаточно).

• Перевод – настройки перевода результата распознавания:

• Язык результата – язык, на который будет переведен результат распознавания.



Советы:

• Левый клик по иконке показывает последний перевод. Средний клик — копирует его в буфер обмена.

• Начиная с версии 1.2 появилась возможность выбора языка распознаваемого текста в режиме «захвата». Для этого после выбора области для распознавания необходимо кликнуть правой кнопкой мыши. В результате отобразится меню со списком доступных языков. Этот выбор повлияет только на распознавание. Перевод будет выполнен на язык, указанный в настройках.

 



Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG)

Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG)






Информация о Софте

Название: Screen Translator

Категория: Офисные, Документы

Разработчик: gres.biz

Год выпуска: 2015



О файле:

Активация|рег код: не требуется

Язык Интерфейса: Русский, Английский

Формат файла: zip

Платформа/ОС: Windows® XP/Vista/7/8/8.1

Размер файла: 693.95 MB



Скачать: Screen Translator v1.2.3 Portable (RUS/ENG) >>>

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Сервис распознавание котов

Пятница, 17 Июля 2015 г. 17:52 (ссылка)

Проблемой распознавания котов на изображениях нельзя пренебрегать. Как вариант, для её решения можно создать и обучить свой собственный классификатор, для чего потребуются десятки тысяч пушистых фотографий и несколько месяцев работы по подготовке набора данных и, собственно, само обучение. Жаль только, что готового классификатора, обученного именно на котов, на просторах сети найти не удалось.



Да и вообще, можно ли создать сервис, уверенно распознающий котов с учётом присущего последним стремления принять самую неожиданную позу? Давайте попробуем.







Для решения поставленной задачи была выбрана PaaS-платформа IBM Bluemix, которая объединяет около сотни различных сервисов на все случаи жизни. Там есть отдельная группа Watson, содержащая различные инструменты для решения задач когнитивных вычислений – очень похоже на то, что нам нужно.



Среди сервисов Watson обнаружилось нечто под названием AlchemyAPI, что, в свою очередь, выглядит как универсальный набор когнитивного алхимика, представленный в виде унифицированных REST API. И там есть API для Image Tagging. API очень простой. Просто передаём ему изображение либо в виде файла, либо в виде URL, а он возвращает JSON c набором тегов и коэффициентов релевантности. То есть всё, что нужно будет сделать, это написать небольшой сервис, который будет получать файл с картинкой, отправлять его AlchemyAPI и говорить нам, что в результате получилось.



Разработка была на питоне, в качестве HTTP-сервера взяли Tornado. В принципе, можно взять любой другой, просто к Tornado я привык и на нём все получается просто и быстро.



Теперь нам нужно создать условия для разработки нашего приложения. Сделаем это таким образом, чтобы писать и отлаживать код можно было на своём компьютере, а затем перенести то, что получилось в облако Bluemix не внося никаких дополнительных изменении.







Начнем с того, что создадим под нашим аккаунтом на Bluemix рабочую среду на питоне. Если у вас ещё нет аккаунта, зарегистрируйтесь – это быстро, бесплатно и без СМС. Идём в раздел Dashboard и нажимаем Create App, затем выбираем тип приложения Web и получаем список доступных сред для работы нашего сервиса (нам нужен Python). Добавляем сервису имя (я назвал его catreco) и где-то через полминуты вы увидите, что среда создана, и там находится Hello World посмотреть на который можно по ссылке http://catreco.mybluemix.net.







Теперь пора заняться делом. Bluemix предлагает два способа сихронизации рабочей среды между локальным компьютером и облаком: интерфейс командной строки CF и привычный большинству из нас GIT, который мы и выберем. В меню слева нажимаем на  Overview и попадаем на страницу нашего приложения. Нажимаем кнопку Add GIT и у нас появляется GIT URL, указывающий на только что созданный репозиторий, содержащий Hello World.



Сам по себе Hello World мало интересен, однако, репозиторий содержит несколько полезных файлов, необходимых для развертывания нашего приложения в облаке.







Склонируем этот репозиторий на наш компьютер:



git clone <адрес репозитория>


Нам понадобятся следующие файлы (остальное можно удалить):



manifest.yml,
Procfile,
requirements.txt.


Теперь дело за нашим сервисом-распознавателем. Его код я выложил сюда. Загрузите его на свой компьютер и скопируйте содержимое в папку catreco. В самом коде нет ничего заслуживающего особого внимания – лишь несколько десятков строк, поэтому я не буду его подробно комментировать. Хотя и есть несколько нюансов.



Во-первых, нужно подключить сервис AlchemyAPI, для чего возвращаемся на Bluemix в раздел Dashboard и нажимаем кнопку Use Services or APIs, а затем выбираем сервис AlchemyAPI. На странице конфигурации сервиса указано, что нужно создать аккаунт на самом AlchemyAPI – заходим по ссылке, создаём аккаунт и получаем на почту ключ. Этот ключ нужно скопировать в переменную APIKEY в файле webserver.py. На этом конфигурацию сервиса можно считать законченной.



Во-вторых, при запуске HTTP-сервера в своей рабочей среде Bluemix использует специальный порт, отличный от 80-го и уже затем, с помощью внутренних механизмов маршрутизации, позволяет вам обращаться к вашему приложению по 80 порту. Нужно это предусмотреть в коде сервера webserver.py:



PORT = int(os.getenv('VCAP_APP_PORT', 8080))



application.listen(PORT)
 

То есть если мы находимся в среде Bluemix, то сервер будет запущен по порту, содержащемуся в переменной 'VCAP_APP_PORT', а с локальной машины по порту 8080 или тому, который будет удобен. В большинстве случаев, это единственная специфическая настройка, которую вам нужно предусмотреть при переносе вашего кода в среду Bluemix.



В третьих, нужно подготовить среду на Bluemix к запуску нашего приложения. В данный момент там есть только python 2.7.8 и стандартные библиотеки, а нам нужно ещё установить Tornado и модуль requests, объяснить Bluemix какой файл должен быть запущен. За это и отвечают файлы, которые мы забрали из Hello World.



Файл manifest.yml содержит конфигурацию нашей рабочей среды. Здесь мы ничего менять не будем:



applications:
- disk_quota: 1024M
 host: catreco
 name: catreco
 path: .
 domain: mybluemix.net
 instances: 1
 memory: 128M


Файл Procfile содержит информацию о том, какой командой запускать наше приложение. Наш исполняемый файл называется webserver.py, поэтому пишем:



web: python webserver.py


Файл requirements.txt содержит список модулей, которые должны быть установлены в рабочей среде. Увидев этот список, Bluemix запустит pip и установит всё необходимое:



tornado>=4.0
requests>=2.7


На этом подготовка закончена. Мы сконфигурировали внешний сервис AlchemyAPI, учли особенности среды Bluemix при запуске HTTP-сервера и задали необходимые параметры для развёртывания нашего приложения в облаке.







Попробовать запустить приложение можно на локальной машине, для чего в командной строке пишем python webserver.py и набираем в браузере заветный localhost:8080







То есть то, что лежит у меня на коленях, является котом с вероятностью 91%. Я пробовал другие ракурсы, брал картинки из сети – работает! Так что дело за малым – перенестись в облака. В папке, куда мы сначала склонировали Hello World, а затем разместили код нашего проекта, уже есть всё необходимое – дальще просто обновляем локальный репозиторий:



git add .
git commit –m "first deployment"


И отправляем его обратно на Bluemix:



git push








Bluemix проделает все необходимые операции по сборке нового приложения (вместо Hello World теперь будет наш код) и запустит его. Как только статус нашего приложения станет Your app is running, можно пойти по ссылке  http://catreco.mybluemix.net/ и убедиться, что наш сервис работает в облаке, его можно попробовать с любого устройства. Красивый плагин для загрузки файлов взят отсюда.



Примеры работы:



Cat — 94%





Cat — 48%, pet — 63%





Cat — 89%, rabbit — 80%





Cat — 99%, kitten — 50%





Cat — 71%, dog — 59%





Предыдущая картинка похожа на тигра, при этом: tiger — 99%, cat — 75%







Dog — 99%, puppy — 68%





Dog — 99%





Cat — 99%, dog — 57%





Cat: 99%





Cat — 65%, eagle — 43%





Если вы где-то ошиблись и что-то пошло не так – don’t panic. Над статусом вашего приложения на панели Bluemix есть волшебная кнопка Edit Code, нажатие которой перенесёт вас в сервис DevOps, где есть редактор кода, средства управления репозиторием и построением билдов, а также доступ ко всем логам. Сервис большой и его описание займёт больше времени, чем весь наш проект – если и потребуется, то обратитесь к документации.



Вместо вывода:


  1. Мы научились распознавать котов с помощью простого веб-приложения и сервиса, предоставляемого платформой Bluemix;


  2. Мы теперь знаем, как подготовить приложение для размещения в облаке Bluemix и как, собственно, разместить его с помощью одной команды git;


  3. Мы знаем куда смотреть если что-то пошло не так;


  4. Как вы уже поняли, дело может не ограничиваться только лишь котами.








По-моему, неплохо для одного дождливого утра? Расчехляйте папки с котиками, пробуйте. Котики, мотайте на ус, как теперь лучше маскироваться.

Original source: habrahabr.ru (comments, light).

http://habrahabr.ru/post/262911/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<распознавание - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda