#распознавание объектов

Сотрудники факультета «Информационные технологии» МТУСИ под руководством декана факультета Михаила Городничева разработали уникальную нейронную сеть, созданную специально для решения задачи распознавания марок транспортных средств.

Использование доплеровского эффекта позволит распознавать движущиеся объекты вне поля прямой видимости.

Регистрация активности клеток зрительной коры показала, что каждая из них способна выполнять несколько функций, реагируя на разные аспекты картинки.

Инженеры из MIT научили робота хватать и перемещать предметы любых сложных форм — даже таких, управляться с которыми машину не учили.

Сверточная нейронная сеть узнает людей, сопоставляя расположение 14 ключевых точек лица.

Эта способность может свидетельствовать о сложной социальной организации.

Южноафриканские ученые разработали программное обеспечение, которое позволяет с высокой точностью распознавать отдельных особей вида белые акулы (Carcharodon carcharias) по рисунку пильчатых зазубрин. Результаты работы опубликованы в журнале Marine Biodiversity.

Беспроводные сети любят все, и появляются они все шире. Но даже традиционный Wi-Fi-сигнал может куда больше, чем мы привыкли. Система RF Capture позволяет отслеживать движения и позы людей сквозь стены – и даже на противоположной стороне здания – через радиосигналы Wi-Fi-роутера.