Сегодня можно смело утверждать: IP-технологии правят миром. Шутка про чайник с выходом в интернет уже и не шутка даже вроде, а вполне себе реальность. А ведь не так уж и давно все начиналось.
Задача данного программно-аппаратного комплекса заключается в создании серверного решения и рабочего места с применением технологий виртуализации. Использование такого решения позволит значительно снижать уровень угроз и рисков в процессе выполнения обязанностей на одном рабочем месте с данными, имеющими разные степени конфиденциальности.
Компания «McAfee» опубликовала результаты исследования «Safeguarding 2025». Онлайн опрос проводился среди 8094 пользователей, в 12 странах, в возрасте от 21 до 65 лет, в период с 1 по 12 августа 2014 года. Респонденты поделились своими представлениями о развитии технологий и сетевой безопасности в повседневной жизни в будущем.
Эксперты компании «Hewlett-Packard» высказали предположение о нецелесообразности сбора личной информации о хозяевах «умного» дома.
Данный центр будет входить в состав нового кампуса под названием Smart City Campus. Его задачей будет исследовать возможности и технологии всемирной сети для «Умных городов». Открытие нового центра запланировано через два года.
Компания Softline подводит итоги масштабного мероприятия для ИТ-специалистов, прошедшего 25-27 июля 2014 года в Калужской области. IT Campus посетили более 1500 участников из десятков городов России и некоторых стран СНГ и Балтии.
Итак, мы познакомились с алгоритмами компьютерного трехмерного зрения, основными направлениями и методами в этой области. Давайте вернемся к исходному вопросу, с которого начиналась статья: удалось ли человеку создать систему, которая лучше, точнее и правильнее оценивает реальность по стереоизображениям и, главное, может быстрее и правильнее принять требуемое решение? Достижения компьютерного зрения на сегодняшний день огромны. Достигнутая точность вычисления трехмерной сцены роботом может быть сопоставима и даже выше, чем у человека. Приведем несколько примеров.
Ранее мы рассмотрели алгоритмы реконструкции трехмерной сцены с помощью камер стереозрения. Для этого мы не использовали никаких дополнительных знаний относительно природы самих 3D-объектов. Однако мир устроен так, что часто об объекте реконструкции можно установить дополнительную информацию. Эта информация открывает новые возможности для восстановления формы объекта. Первой группой алгоритмов, о которой мы поговорим в этом разделе, будут алгоритмы, использующие статистические знания о природе объектов.
Трёхмерное зрение – это восстановление в трёхмерном пространстве координат всех точек сцены наблюдения по группе 2D-снимков. 2D-снимок – это цифровое изображение, которое является перспективной проекцией трёхмерной области пространства (сцены наблюдения) на плоскость видеосенсора. Группа снимков, как правило, является стереопарой, т.е. синхронизованной во времени парой снимков. При этом параметры перспективной проекции для каждого из снимков считаются известными. Рассмотрим алгоритм вычисления координат трехмерной точки по координатам ее проекции на две или более камер…
Бытует наивная точка зрения, что информация на масштабах, меньших, чем размер пиксела, теряется. Однако в действительности можно измерить с заранее вычисленной погрешностью геометрические величины с точностью, превышающей размер пиксела. Точность субпиксельного измерения зависит от множества факторов, таких как функция рассеяния точки, модель и уровень шума, спектр пространственных частот изображения. Часто употребляется правило, что максимально достижимая точность составляет 0.1 пиксела. Но можно достигнуть и более точных измерений, например, была продемонстрирована точность 0,02 пиксела в измерении местоположении полосы.
