Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Иннополис

Представь себе поиск по видео, который находит с большой точностью именно то, что ты искал. Вот набираешь «сцена из Титаника Ди Каприо Уинслет», и YouTube находит именно ту самую сцену на корабле. А не интервью актёров 2011 года, пародию на трейлер фильма и признание в любви к Ди Каприо. Круто? Да. Сотрудники лаборатории Университета Иннополис тоже так считают.

Лаборатории машинного обучения и представления знаний ещё только четыре месяца, а от планов уже захватывает дух. Их проект — распознавание активности людей по произвольным видеоданным — обещает масштабно расширить возможности поиска по видео, и стать частью систем безопасности.

В лаборатории ребята разрабатывают такие технологии, которые вне зависимости от источника видео (камера, веб-камера, мобильный телефон, камера видеонаблюдения на улице) смогут понять, что именно происходит на экране и в какой среде. И определить, на какую камеру была сделана съёмка. В конечном итоге это поможет из произвольного видеопотока получать семантический набор — текстовую, алгоритмическую или как-то иначе структурированную аннотацию того, что происходит на видео.

Самое главное слово здесь — «произвольный». Технологии определения людей, опознавания лиц и типов сцен уже существуют, но они, как правило, имеют большие ограничения по области применимости. К примеру, есть замечательный алгоритм, который с очень высокой точностью (порядка 97%) умеет выделять людей на видео и отслеживать их перемещения, но только если их снимают сбоку и на пешеходном переходе. Или технологии компания Systemax — бывший TigerDirect — которая занимается наблюдением и детектированием объектов.

hightech.fm / Леся Полякова

Проект, который реализует лаборатория Университета Иннополис, следует стратегии агрегирования: собрать ключевые технологии распознавания видео вместе и научить их сосуществовать с максимальной эффективностью. При этом в результате этой работы участники проекта рассчитывают получить новую уникальную технологию.

Станислав Протасов работает в лаборатории машинного обучения и представления знаний. После восьми лет ИТ-индустрии, 3,5 из которых прошли в компании Parallels, он понял, что его манит научная деятельность и преподавание. Так из Москвы он перебрался в строящийся город-спутник.

Как рассказал нам Стас, очевидное применение их проекта — автоматическая аннотация видео в поисковиках. Если прогнать видеоархив через такие алгоритмы, мы получим аннотированные видео. То есть все видеозаписи, которые лежат, например, на YouTube, будут проанализированы, и мы получим описание, что и в каком видео происходит. Это позволит нам искать видео по самому его содержанию, а не по заголовкам, аннотациям и субтитрам, как работает технология сейчас.

hightech.fm / Леся Полякова

Второй вариант применения — алгоритмы-детекторы. Это когда у нас есть произвольный видеопоток, и мы можем в реальном времени определять происходящее и сразу принимать какие-то решения. Так можно проводить видеонаблюдения в городской среде, в рамках системы безопасности, мониторинг публичных акций — что может быть интересно для национальной безопасности страны.

Или, к примеру, технология позволит на основе анализа изображения понять, что рабочий идёт по стройке без каски и выписать ему штраф.

Ещё одно практическое применение, родительский контроль: алгоритмы помогут понять, является видео-контент допустимым для детей или нет.

Ещё с помощью таких алгоритмов можно будет искать по видео-архивам на своём собственном компьютере. Хочешь найти и пересмотреть момент, как ты на свой пятый день рождения задуваешь свечки на торте? Пожалуйста, дело пары секунд.

Или поиск по упоминаниям в видео. Можно будет запросто узнать, кто, когда и в каком именно видеоролике засветился.

Лидер лаборатории, профессор Адил Хан, получил степень кандидата наук по компьютерной инженерии в университете Кьюнг Хи. Там же, в Южной Корее, с 2011 года А.Хан является профессором и ведущим исследователем в университете Аджу. 10 лет он посвятил изучению методов машинного обучения. До появления в Университете Иннополис, профессор Хан являлся исполнителем и руководителем проектов, к примеру, для правительства Кореи и компании Samsung, посвященных приложению машинного обучения к сфере мониторинга состояния здоровья и поведения человека.

hightech.fm / Леся Полякова

В разработках очень деятельное участие принимают и студенты университета Иннополис. Недавно один из них выиграл грант «Умник».

Стас считает, что существование лабораторий это наиболее важный элемент в обучении: «Одно дело — учить интересные теоретические вещи, но студенту иногда трудно понять, как они соотносятся с практикой. А другое — видеть, как те знания, которые ты получаешь на лекциях, превращаются в прикладные продукты и технологии, за которыми стоит наше будущее и настоящее».

Сейчас у проекта есть прототип. Он умеет определять типы сцен на видео — горы это, море или город. И почти закончен кусочек по распознаванию лиц.

Как рассказал нам Стас, первый год выделен на изучение контекста: «Мы будем пытаться извлечь максимальное количество полезной информации из видео и компенсировать те проблемы, которые есть — дрожание камеры, смазанное изображение, плохая освещённость».

Сейчас проект проходит кипучую начальную стадию. Ребята активно подаются на гранты и ищут инвесторов. С появлением дополнительного финансирования, они смогут конвертировать свои решения в промышленный продукт. Сейчас бизнес-план проекта находится на анализе в фонде «Иннопрактика», в Российском научном фонде. К августу 2016 года команда проекта планирует выпустить альфа-версию продукта.

Стас рассказал, что наука и бизнес порой говорят на разных языках. Бизнес мыслит категориями успешности, прибыльности, монетизируемости, выхода на окупаемость. А учёные не могут понять, зачем они должны думать о каких-то странных цифрах, если они собираются сделать науку, которая изменит мир. И на этом стыке существует большая проблема: учёные хотят делать то, что будет менять мир в будущем, а бизнес — продукт, который сможет сделать локальное изменение, но здесь и сейчас.

Но у проекта лаборатории машинного обучения и представления знаний есть все ресурсы для того, чтобы решить и эту проблему. Проект по распознаванию активности людей по произвольным видеоданным и его возможности практического применения кажутся настолько масштабными, что невольно удивляешься, как это смогут сделать вот эти несколько замечательных улыбчивых человек, сидящие где-то в стенах Университета Иннополис. Но они уверены, что смогут.

Фото: hightech.fm / Леся Полякова
Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Ученые разогнали наночастицы до рекордной скорости в миллиард оборотов в секунду
Идеи
Китай разработал первого робота для подводных коммерческих перевозок
Кейсы
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Роботы-жуки Shrimp спасут людей во время природных катастроф
Тренды
Израильский стартап представил дрона-камикадзе — он может специально столкнуться с препятствием
Военные дроны
Тренды
Российские пользователи смогут оплачивать покупки с MasterCard с помощью подмигивания на камеру
HR-аналитики представили лучшие IT-компании 2018 года в России
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Тренды
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Тренды
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
Идеи
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: «Прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ»
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: «Мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными»
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
Мнения
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения
7 медицинских технологий, которые скоро придут в российские больницы
Идеи
Руслан Зайдуллин, основатель Doc+, — о том, что делать Минздраву и о проблемах в российской медицине
Мнения
Ричард Вдовьяк, Philips: «В будущем диагностировать заболевания будут не только врачи, но и сами пациенты»
Тренды
Шедевры за биткоины: Как криптовалюта меняет рынок искусства
Блокчейн
Почему «московий» и «оганесон» устроили раскол между физиками и химиками?
Кейсы
Сэр Харшад Бадехиа — о бронежилетах будущего, русских математиках и металлургии
Тренды
«Надежнее золота»: блокчейн в цифрах
Блокчейн
Бас Лансдорп, Mars One: «Моя жена отдала бы все, чтобы не лететь на Марс»
Полет на Марс
Как big data, блокчейн и 3D-печать сделали пищу полезнее
Мнения
Томас Циммерман, IBM, — о том, как остановить конец света, спасая планктон
Тренды
Тренды
Без Siri, Алисы и «Окей, Google»: как и зачем нас подслушивают собственные телефоны
Шрада Агарвал, Outcome Health: «Когда человек знает о своей болезни, от этого выигрывает и он, и фарма»
Мнения
Тренды
«Дорогая, я ухожу от тебя к роботу!»: заменят ли секс-андроиды реальные отношения?
7 правил для начинающих и разумных блокчейн-инвесторов
ICO
Четвертая революция: как интернет вещей изменит промышленность и нефтедобычу
Тренды
Не витайте в «облаках»: как провайдеры обманывают доверчивых клиентов
Мнения
Когда мы начнем летать на автомобилях в городе?
Тренды
Как в Россию проникают технологии: интернет-рестораны, маникюр на дому и «умное» страхование
Кейсы