Технология

Технология визуального поиска и распознавания Kuznech была создана командой увлечённых профессионалов: учёных, инженеров и разработчиков. Мы взяли за основу лучшие практики мирового класса о компьютерном зрении и глубинном обучении, синтезировали их с результатами собственных разработок и создали систему, которая успешно решает значительный спектр задач визуального поиска – от распознавания лиц до визуального мерчендайзинга.
Глубинное обучение – это раздел компьютерных технологий, стремящийся с помощью аппаратного и программного оборудования воспроизвести принципы функционирования человеческого мозга. Технология визуального поиска и распознавания Kuznech работает на базе свёрточных нейронных сетей, подвида технологии глубинного обучения. Мы используем метод свёрточных нейронных сетей, поскольку они необычайно эффективны для распознавания визуальных паттернов (образов, визуальных объектов) на цифровых изображениях и видео, требуют минимальной предварительной обработки изображений, устойчивы к искажениям и способны распознавать паттерны в больших пределах изменчивости.
Модель глубокой архитектуры уникальна ещё и тем, что она способна обучаться: алгоритмы Kuznech могут быть настроены на обработку, детектирование и распознавание, практически любого типа объектов, моделируя возможности человеческого мозга.
Модель глубокой архитектуры, лежащую в основе технологии визуального поиска Kuznech, можно представить в виде деревьев принятия решений. Каждое дерево состоит из узлов двух типов:
  • быстрые детекторы с бинарными выделителями признаков,
  • устойчивые классификаторы, построенные на модели зрительной коры головного мозга.
Инженеры Kuznech эффективно объединили созданные методы с самоорганизующимися нейронными структурами, чтобы система могла быстро и правильно классифицировать паттерны.
nvidiaСистема визуального поиска и распознавания Kuznech использует технологию NVIDIA GPU, которая позволяет сократить время обработки входного файла до доли секунды для изображений и нескольких секунд для видео и существенно ускорить работу клиентских приложений. Использование NVIDIA даёт возможность создавать уникальные решения на основе нескольких GPU, позволяющие повышать производительность и увеличивать работоспособность параллельно работающих приложений на CUDA™.
Задача визуального распознавания подразумевает безошибочные локализацию и классификацию объектов на изображениях и видео. Kuznech использует передовые нейронные сети и увеличивает их эффективность, применяя собственные инженерные методы, обеспечивая максимально точные результаты распознавания.
Подход Kuznech уже доказал неоспоримое преимущество в задачах детектирования и распознавания лиц, фильтрации контента и распознавании бренда. На основе технологии NVIDIA наша команда создаёт высокопроизводительные облачные системы для различных сервисов по распознаванию изображений.
Особый сегмент разработки в Kuznech – мобильный визуальный поиск. Технология мобильного распознавания Kuznech подражает способности человеческого кортекса выделять на объекте массу особых точек и создавать «отпечаток цели» — а не сканировать объект полностью слева направо или сверху вниз. После создания такого «отпечатка» технология Kuznech сравнивает его с базой изображений ритейлеров и рекламодателей и находит соответствия. Технология мобильного распознавания Kuznech способна эффективно справляться с такими техническими сложностями, как: различное качество камер, смещённый цветовой баланс, размытость, передержка экспозиции.
Технология визуального поиска и распознавания Kuznech защищена 4 патентами в России и США.
В Kuznech мы работаем над созданием лучшей в мире системы визуального поиска, открывающей новые перспективы для научного сообщества, интернет-компаний, работающих с изображениями и видео, и разработчиков, занятых в сфере компьютерного зрения и распознавания образов. Мы в полной мере используем новейшие разработки в области параллельного программирования и машинном обучении, чтобы сделать визуальный поиск такой же неотъемлемой частью повседневности, как электричество и интернет.