Как мы научили нейросети читать паспорта: история борьбы с бликами, водяными знаками и кривыми фото
Привет, Хабр!
HandReader и Znaki — лучшая архитектура и самый большой набор данных для распознавания русского дактиля
Всем привет! Ранее мы уже писали о нашем наборе данных Bukva — первом наборе данных для распознавания русского дактильного языка в изоляции, который содержит более 3 700 видеороликов, разделённых на 33 класса, каждый из которых соответствует одной букве русского алфавита.Эта статья посвящена распознаванию непрерывного дактильного языка. Мы расскажем о наших моделях, которые добиваются наилучших результатов на наборах данных непрерывного американского дактильного языка ChicagoFSWild и ChicagoFSWild+
Китайские компании отключили функции распознавания изображений в чат-ботах на время национального экзамена гаокао
Alibaba, Tencent, ByteDance и другие китайские компании отключили функции распознавания изображений в своих чат-ботах на базе искусственного интеллекта во время сдачи национального экзамена гаокао, который ежегодно проводят 7-8 июня. Таким образом местные компании и чиновники борются со списыванием.
Автоматизация без кода: как FastML справляется с документами за несколько кликов
Привет, Хабр!В этом посте хотим рассказать, как технология FastML (о самой разработке уже рассказывали здесь
США подтвердили лидерство российского ИИ в области проверки подлинности документов
Первенство российских ученых в области ИИ для борьбы с поддельными документами подтвердили в США. Бюро патентов и торговых марок США 13 мая 2025 года выдало российской компании Smart Engines патент на собственную технологию на базе ИИ для детекции и проверки голограмм. Новое решение может проверять на подлинность удостоверяющие личность документы со сложным голографическим узором. Вычислительно эффективная технология запускается на обычном смартфоне в режиме реального времени. Это уже тринадцатый патент, который получила компания на свои изобретения в США.
В России создали технологию для автоматической инспекции грузовых контейнеров с помощью AR-очков
Ученые Smart Engines создали систему для автоматического контроля грузовых контейнеров с помощью очков дополненной реальности. Новый промышленный инструмент позволяет идентифицировать номера и защитные пломбы на контейнерах без необходимости ручных проверок. Сотрудники логистической отрасли и таможенные служащие смогут быстро получать необходимую информацию о владельце, типе оборудования, серийном номере, габаритах и стране регистрации по одному взгляду на груз.
Технологии распознавания паспорта – 10 лет. Хабрология от Smart Engines
Десять лет назад, 17 марта 2015 года, мы опубликовали свой самый первый хабр. Тогда мы впервые представили городу и миру нашу технологию распознавания паспорта на мобильнике. Публика в комментах разделилась на два лагеря: одни сомневались в пользе решения, другие критиковали за недостаток возможностей и предлагали идеи по улучшению.
Распознавание день в день: как настроить шаблон нового документа без программирования
Привет, Хабр! Вы прекрасно знаете, что мы в Smart Engines непрерывно совершенствуем наши системы распознавания российского паспорта и других документов. Вместе с этим мы постоянно расширяем список документов, которые могут быть распознаны при помощи наших решений, – и будем делать это и дальше. Но что если бизнесу нужно оперативно настроить распознавание нового корпоративного документа с жесткой структурой? Сегодня такая потребность есть практически у любой организации.
А мы все видим
В библиотеке искусственного интеллекта для 1С появилась опция анализа изображения. Можно попросить большую языковую модель (LLM) выдать информацию на основании того, что она видит. Будет полезно познакомиться с тем, как это работает и что является best practice при работе с изображениями и LLMДобавив опцию загрузки изображения в библиотеку, я стал экспериментировать. Как и положено 1С-нику, экспериментировал я ни с чем иным, как с УПД. Взял первый попавшийся документ в демонстрационной базе Управление Торговлей ред. 11. Вывел на экран и сфотографировал, немного наклонив.
