Новая технология может применяться для решения широкого класса задач – начиная от систем распознавания документов и заканчивая беспилотными транспортными системами.
Запатентованная учеными Smart Engines нейросетевая архитектура объединяет блоки, используемые в нейросетях, с классическим инструментом анализа изображений реального мира – преобразованием Хафа. Эти два механизма дополняют друг друга. Хаф-анализ часто используется для поиска и выделения прямых, таких как строки текста или границы объектов — дорог, домов, документов. А сверточные слои нейросети в свою очередь помогают решить задачу классификации обнаруженных отрезков.
Хафовские нейросети могут гораздо лучше справляться с задачей поиска точек схода, определения форм и выделения контуров объектов, а также лучше детектируют протяженные или частично заслоненные объекты.
Важным аспектом данного изобретения является то, что полученные нейросетевые архитектуры более устойчивы к широкому спектру атак на ИИ. Так, даже замещение части изображения не станет препятствием для обнаружения объекта. Например, если на изображении с дорогой точка схода случайно или намеренно заслонена каким-то объектом — Хафовская нейронная сеть все равно ее найдет.
Если край документа на входящем изображении перекрыт пальцем – искусственный интеллект, зная форму документа, сможет легко ее восстановить.
Это изобретение Smart Engines запатентовала в США, получив таким образом уже шестой американский патент на свои разработки в 2023 году. Ранее она получила патенты США на ряд своих ключевых изобретений – метод идентификации документов, метод интеграции кадров в видеопотоке, метод остановки распознавания текста в видеопотоке и метод использования преобразования Хафа в сетях. Еще один патент компания получила на ключевое изобретение в сфере компьютерной томографии. Запатентованные решения уже используются в программных продуктах компании Smart Engines для автономного распознавания паспортов, ID-карт и других документов.