Фото автомат: Фотокниги Boft | Главная

Содержание

Боевые военные автоматы России и мира фото, видео

АК-47 — автомат Калашникова калибр 7,62-мм принятый на вооружение в СССР в 1949 году; индекс ГРАУ — 56-А-212. Был сконструирован в 1947 году М. Т. Калашниковым. АК и его модификации являются самым распространённым стрелковым оружием в мире.

Подробнее…

AK-74 — автомат Калашникова, калибр 5,45-мм обр. 1974 г. (Индекс ГРАУ — 6П20) — автомат калибра 5,45 мм, разработанный в 1970 году конструктором М. Т. Калашниковым и принятый на вооружение вооружённых сил СССР в 1974 году. Является дальнейшим развитием АКМ. Разработка АК-74 связана с переходом на новый малоимпульсный патрон 5,45×39 мм. Впервые был применён в Афганской войне, далее во всех конфликтах постсоветского пространства. В настоящее время, этот автомат используют большинство стран Восточной Европы, а также и Азии.

Подробнее…

АКС-74У — автомат Калашникова складной укороченный (Индекс ГРАУ — 6П26) — укороченная модификация автомата АК-74, был разработан в конце 1970-х — начале 1980-х годов для вооружения экипажей боевых машин, авиатехники, расчётов орудий, а также десантников.

Также он используется в МВД и охранных структурах благодаря своим небольшим размерам.

Подробнее…

ППШ-41 — пистолет-пулемет Шпагина калибр 7,62-мм образца 1941 года, разработанный в 1940 году конструктором Г. С. Шпагиным под патрон 7,62×25 мм ТТ и принятый на вооружение Красной Армии 21 декабря 1940 года. ППШ наряду с ППС-43 являлся основным пистолетом-пулемётом советских вооружённых сил в Великой Отечественной войне.

Подробнее…

Разница между ППС-42 и ППС-43

ППС-42 и ППС-43 пистолет-пулемет Судаева калибр 7,62-мм — варианты пистолета-пулемёта, разработанного советским конструктором Алексеем Судаевым в 1942 году. Применялись советскими войсками во время Великой Отечественной войны. Нередко ППС рассматривается в качестве лучшего пистолета-пулемёта Второй мировой войны.

Подробнее…

MP-40, MP-38, MP-38/40 (сокр. от нем. Maschinenpistole) — личное оружие, разработанного Генрихом Фольмером на основе более раннего MP-36. Состояли на вооружении вермахта во время Второй мировой войны.

Подробнее…

Пистолет-пулемёт ПП-91 КЕДР под пистолетный патрон 9×18 ПМ (57-Н-181С) разработан в КБ Ижевского механического завода оружейным конструктором Евгением Федоровичем Драгуновым, ранее создавшим армейскую снайперскую винтовку СВД. КЕДР — это аббревиатура слов: «Конструкция Евгения Драгунова».

Подробнее…

АК-12 — автомат Калашникова образца 2012 года, разработка концерна «Калашников», главным конструктором которого является Владимир Злобин. Главной особенностью АК-12 является повышенная эргономика оружия в сравнении с его предшественниками — АК-74, АК-74М, АКМ. Проведенные работы повысили кучность стрельбы, надежность работы и служебный ресурс.

Подробнее…

ПП-19 «Бизон» — пистолет-пулемёт 19 модель, разработанный в 1993 году В. М. Калашниковым (сыном конструктора М. Т. Калашникова) и Алексеем Драгуновым (сыном Е. Ф. Драгунова) по заказу Министерства внутренних дел Российской Федерации (МВД России).

Подробнее…

Штурмовой автомат АШ-12. Автомат укомплектован магазином на 20 патронов

АШ-12 — российский крупнокалиберный штурмовой автомат является основой «штурмового автоматного комплекса» под обозначением ШАК-12, состоящего из оружия и специально спроектированных для этого комплекса дозвуковых крупнокалиберных 12,7-мм патронов, в которых использована гильза длиной 55-мм от патронов СЦ-130 для винтовки ВССК «Выхлоп» и новые пули меньшей длины.

Подробнее…

Томми-ган, автомат Томпсона, пистолет-пулемет Томпсона, «чикагское пианино», «траншейная метла», «дьявольская машина смерти» и даже «двигатель торговли» – все это названия самого «гангстерского» в мире оружие, которое стало символом американских гангстерских воин и хорошо зарекомендовало себя на полях сражений Второй мировой.

Подробнее…

АС «Вал» (Автомат Специальный, Индекс ГРАУ — 6П30) — бесшумный автомат, разработанный в климовском ЦНИИточмаш конструкторами П. Сердюковым и В. Красниковым во второй половине 1980-х годов на базе бесшумной снайперской винтовки ВСС и состоящий на вооружении подразделений специального назначения России.

Подробнее…

ПП-19-01 «Витязь» — российский пистолет-пулемёт, разработанный в 2004 году компанией «Ижмаш». Основан на АКС74У. Стандартный пистолет-пулемёт, используемый сотрудниками МВД РФ и российской полиции. Дальнейшее развитие ПП-19 «Бизон».

Подробнее…

АК-9 — укороченный автомат, созданный конструкторами ИжМашa на основе АК-74М, для вооружения спецподразделений вооруженных сил и МВД России. Оружие находилось в разработке с 2006 года.

Подробнее…

ОЦ-14 «Гроза» — российский штурмовой стрелково-гранатомётный комплекс был создан в Тульском ЦКИБ СОО конструкторами В.Н. Телешем и Ю.В. Лебедевым. Работа над новым оружием была начата в инициативном порядке в декабре 1992 года, а уже спустя год была готова первая партия опытных образцов.

Подробнее…

Пистолет-пулемет FN P90 с коллиматорным прицелом

FN P90 — бельгийский пистолет-пулемёт, разработанный в 1986—1987 годах фирмой FN Herstal. Был разработан, в первую очередь, для танкистов и водителей боевых автомобилей и машин. Имеет прогрессивный и удобный эргономичный дизайн. Специально для P90 был разработан патрон типа 5,7×28 мм SS190, обладающий высокой пробивной мощностью и низкой степенью рикошетирования.

Подробнее…

АК 100 серии были созданы на том же заводе «ИЖМАШ», где и производятся все автоматы Калашникова, на базе уже освоенных в производстве моделей. Основным «родителем» всех «соток» был АК-74М. По сути разработчики «сотой» серии просто взяли за основу АК-74М калибра 5,45х39 мм и адаптировали его еще под два калибра – 5,56х45 мм и 7,62х39 мм. А также сделали укороченные модификации автоматов под все три калибра – 5,45 мм, 5,56 мм и 7,62 мм.

Подробнее…

ОЦ-02 (ТКБ-0217) «Кипарис» — пистолет-пулемёт, разработанный в 1972 году по заказу Министерства обороны СССР (ОКР «Кустарник») конструкторами ЦКИБ СОО г.

Тулы Н. М. Афанасьевым, Д. П. Плешковым и Н. В. Трухачевым. За основу была взята компоновочная схема чехословацкого пистолета-пулемёта Scorpion Vz.61 образца 1961 года.

Подробнее…

Фото: 21 торговый автомат из будущего

1. Этот торговый автомат готовит пиццу менее чем за три минуты:

Фото: u/McquacK__ / Via reddit.com

2. Этот распределяет еду и напитки по мере их способности нанести вред здоровью:

Фото: u/cyberneticunicorns / Via reddit.com

3. Агрегат возвращает деньги, если продукт застревает, поэтому больше никакого стучания по стеклу:

Фото: u/qwerty466 / Via reddit.com

4. Автомат со Skittles позволяет регулировать количество конфеток определенного цвета:

Фото: u/sterereo / Via reddit.com

5. Этот автомат выжимает апельсиновый сок прямо на ваших глазах:

Фото: u/mannyrmz123 / Via reddit. com

6. Торговый автомат в Ikea продает отдельные детали мебели, если вы потеряли их или сломали:

Фото: u/incoghebrew / Via reddit.com

7. Здесь продаются свежие багеты:

Фото: u/Miss-Maria / Via reddit.com

8. А здесь — трава:

Фото: u/BrokenArmsFrigidMom / Via reddit.com

9. Автомат в городской библиотеке позволяет людям брать ноутбук напрокат:

Фото: u/Mr_Slugworth / Via reddit.com

10. Автомат, который готовит картофель фри за две минуты:

Фото: u/mkdthinks / Via reddit.com

11. Автомат в школе продает канцелярские принадлежности:

Фото: u/djahanbin / Via reddit.com

12. В автомате в Нью-Йорке можно купить свежее мясо круглосуточно:

Фото: Jon-Michael Poff / BuzzFeed

13.

Эта машина из Японии продает зонтики:

Фото: u/klaymarion / Via reddit.com

14. Автомат со встроенным устройством, которое сканирует паспорт, продает шампанское:

Фото: u/coolin41 / Via reddit.com

15. А в этом можно купить целый ящик пива:

Фото: u/ZombieFleshEater / Via reddit.com

16. Этот автомат, установленный Uniqlo в аэропорту, продает куртки:

Фото: u/r2-alu / Via reddit.com

17. В этом автомате в Южной Корее можно приобрести букет цветов:

Фото: u/snoof123 / Via reddit.com

18. Автомат-аптека. Он установлен в школе:

Фото: u/CommandLionInterface / Via reddit.com

19. Здесь можно купить работы местных художников:

Фото: u/joshguillen / Via reddit. com

20. Швейцарские автоматы, конечно, продают сыр:

Фото: u/outofthebluest / Via reddit.com

21. Наконец, в этом автомате можно купить угощения для домашнего питомца:

Фото: u/homeskilet92 / Via reddit.com

Источник.


Материалы по теме:

Фото: как менялся бренд Coca-Cola

Фото: огромные свалки брошенных велосипедов в Китае. Как лопнул велопрокатный пузырь

Фото: как менялся бренд McDonald’s

Office and chill: 10 веранд в московских офисах

Украинские СМИ опубликовали фото Тимошенко с автоматом

https://ria.ru/20220226/timoshenko-1775272063.html

Украинские СМИ опубликовали фото Тимошенко с автоматом

Украинские СМИ опубликовали фото Тимошенко с автоматом — РИА Новости, 26.02.2022

Украинские СМИ опубликовали фото Тимошенко с автоматом

Украинское издание Страна. ua опубликовало фотографию экс-премьера Украины, лидера партии «Батькивщина» Юлии Тимошенко с автоматом в руках. РИА Новости, 26.02.2022

2022-02-26T17:10

2022-02-26T17:10

2022-02-26T17:53

в мире

юлия тимошенко

обострение ситуации в днр и лнр

украина

партия «батькивщина»

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/7e4/2/4/1564245389_0:0:3160:1778_1920x0_80_0_0_e2829a5219c9efaeec9ec55d45ee9e4c.jpg

МОСКВА, 26 фев — РИА Новости. Украинское издание Страна.ua опубликовало фотографию экс-премьера Украины, лидера партии «Батькивщина» Юлии Тимошенко с автоматом в руках.Экс-президент Украины Петр Порошенко появился ранее с автоматом Калашникова в эфире телеканала CNN.»Юлия Тимошенко тоже с автоматом», — сообщается в подписи к фото в Telegram-канале издания.Верховная рада Украины приняла в первом чтении законопроект о праве на гражданское огнестрельное оружие на фоне операции РФ по демилитаризации Украины. Министр обороны Украины Алексей Резников сообщил, что жителям Киева уже выдали около 18 тысяч автоматов.Россия начала военную операцию по демилитаризации Украины рано утром в четверг, 24 февраля. В телеобращении к россиянам президент Владимир Путин заявил, что обстоятельства «требуют от нас решительных и незамедлительных действий, народные республики Донбасса обратились с просьбой о помощи». По словам российского лидера, вся ответственность за кровопролитие будет на совести правящего на Украине режима. Он призвал украинских военных не выполнять преступных приказов украинской власти, сложить оружие и идти домой.Позднее Минобороны РФ подчеркнуло, что Вооруженные силы России не наносят никаких ударов по городам Украины: высокоточными средствами выводятся из строя военная инфраструктура. Гражданскому населению, по заявлению ведомства, ничего не угрожает. Минобороны добавило, что украинские пограничники «никакого сопротивления не оказывают», в ряде случаев украинские военные сдаются и после этого имеют возможность вернуться к семьям. Развитие ситуации — в онлайн-репортаже >>

https://ria.ru/20220226/magaziny-1775193958.html

https://ria.ru/20220226/posolstvo-1775268605.html

украина

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2022

Влада Копылова

Влада Копылова

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdnn21.img.ria.ru/images/7e4/2/4/1564245389_402:0:3133:2048_1920x0_80_0_0_b3088c46aaeb2ac93b478353c20b8055.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Влада Копылова

в мире, юлия тимошенко, украина, партия «батькивщина»

17:10 26. 02.2022 (обновлено: 17:53 26.02.2022)

Украинские СМИ опубликовали фото Тимошенко с автоматом

How to get to Boft Автомат для печати фото из Instagram in Центральный Район by Bus, Metro, Shuttle or Trolleybus?

Public Transit to Boft Автомат для печати фото из Instagram in Центральный Район

Wondering how to get to Boft Автомат для печати фото из Instagram in Центральный Район, Russia? Moovit helps you find the best way to get to Boft Автомат для печати фото из Instagram with step-by-step directions from the nearest public transit station.

Moovit provides free maps and live directions to help you navigate through your city. View schedules, routes, timetables, and find out how long does it take to get to Boft Автомат для печати фото из Instagram in real time.

Looking for the nearest stop or station to Boft Автомат для печати фото из Instagram? Check out this list of stops closest to your destination: Центр; Площадь Ленина; Дом Ленина; Проспект Димитрова; Театр Красный Факел; Цум.

You can get to Boft Автомат для печати фото из Instagram by Bus, Metro, Shuttle or Trolleybus. These are the lines and routes that have stops nearby — Bus: 18, 28, 41, 5 Metro: 1 Shuttle: 32, 45

Want to see if there’s another route that gets you there at an earlier time? Moovit helps you find alternative routes or times. Get directions from and directions to Boft Автомат для печати фото из Instagram easily from the Moovit App or Website.

We make riding to Boft Автомат для печати фото из Instagram easy, which is why over 930 million users, including users in Центральный Район, trust Moovit as the best app for public transit. You don’t need to download an individual bus app or train app, Moovit is your all-in-one transit app that helps you find the best bus time or train time available.

For information on prices of Bus, Metro, Shuttle and Trolleybus, costs and ride fares to Boft Автомат для печати фото из Instagram, please check the Moovit app.

что лучше и надежнее? :: Autonews

Автоматические трансмиссии на автомобилях зачастую называют одним общепринятым наименованием «автомат», однако по принципу действия и конструкции они могут кардинально отличаться друг от друга.

На сегодняшний день существует множество видов автоматических трансмиссий, однако на легковых автомобилях чаще всего применяют коробки передач трех типов: классические гидромеханические автоматические трансмиссии, роботизированные коробки передач, а также бесступенчатые вариаторы, которые часто обозначают аббревиатурой CVT.

Конструктивно все они отличаются и имеют как свои преимущества, так и недостатки. Однако раньше всех широкое распространение получили классические автоматы, которые уже больше 70 лет применяются на легковых машинах.

Следом широко начали устанавливать роботизированные трансмиссии, которые долгое время вызывали скепсис у автовладельцев из-за не очень надежной конструкции. Впрочем, с годами они модернизировались, и кризис недоверия к роботизированным коробкам передач был успешно пройден.

А сейчас все большее распространение на современных машинах начали получать бесступенчатые вариаторы, которые идут по пути, уже когда-то пройденному «роботами». Так что давайте разбираться, что собой представляет вариатор, как он работает, какие у него минусы и плюсы, а также насколько он надежнее и лучше в сравнении с классическим автоматом.

Что такое вариатор и как он работает?

Вариатор — это вид автоматической коробки передач, который передает крутящий момент от двигателя к колесам и способен плавно менять передаточное отношение в некотором диапазоне регулирования. Изменение передаточного отношения может производиться автоматически, по заданной программе или вручную. В автомобилестроении такой тип трансмиссии также обозначают аббревиатурой CVT (Continuously Variable Transmission).

Фото: Олег Лозовой / РБК

Удивительно, но изобрели вариатор даже гораздо раньше, чем обычные «автоматы», но применяли его все же не на автомобилях. Патент на вариатор был выдан еще в конце XIX века и сначала он использовался для изменения скорости вращения валов на станках.

А первый автомобиль с таким типом трансмиссии появился лишь в 1950-х. Вариатор впервые начал устанавливаться серийно на автомобили марки DAF, которая в те годы производила не только грузовики, но и легковушки. Потом их начали устанавливать на некоторые модели Volvo, а конце 1990-х и начале 2000-х вариатор c фирменном наименованием Tiptronic использовался на младших седанах Audi. Но по-настоящему широкое распространение вариаторы получили лишь сейчас.

Вариаторы бывают нескольких типов: клиноременные со шкивами переменного диаметра, цепные, тороидальные. Первый тип — самый распространенный. Так что рассмотрим, как он устроен и работает.

Автомобиль, оборудованный такой трансмиссией, на первый взгляд ничем не отличается от машин с обычным автоматом — педалей всего две, и рычаг переключения режимов трансмиссии с положениями P, R, N, D, схожий с машинами с традиционной АКП. Но работает вариатор совершенно по-другому, а именно в нем нет фиксированных передач. Изменения передаточного отношения происходит не «переключениями», а плавно и незаметно, благодаря ремню или цепи, который в разных положениях вращается по специальным коническим шкивам.

В зависимости от диаметра шкивов в месте вращения ремня или цепи меняется и передаточное отношение и изменяется скорость вращения и крутящий момент выходного вала, который дальше передает тягу на приводы и колеса. Поэтому при работе вариатора нет толчков при трогании с места, и тем более нет никаких «переключений передач».

Фото: Олег Лозовой / РБК

Плюсы вариатора

  • Плавность хода. Благодаря отсутствию переключений передач вариатор обеспечивает более высокую плавность хода, чем другие типы автоматических трансмиссий.
  • Динамичный разгон. Благодаря отсутствию переключений в вариаторе в отличие от других типов трансмиссий не происходит разрыва потока мощности, соответственно разгон у машин с такой трансмиссией получается более динамичным.
  • Высокий КПД. Вариатор обеспечивает более высокий КПД всей силовой установке автомобиля благодаря уменьшению потерь при его работе. В процентах этот показатель может быть на 5-10% выше, чем у других типов автоматических передач.
  • Экономичность. Более высокий КПД обеспечивает и более высокую эффективность, поэтому вариатор позволяет тратить меньше топлива по сравнению с автоматами и повысить экономичность автомобиля.

Фотобудка | Паспортная фотобудка рядом со мной

Найдите ближайшую фотобудку для
идеальных фотографий на паспорт и удостоверение личности


Наша фотобудка — это ультрасовременная кабина с потрясающими функциями, разработанная для того, чтобы максимально упростить получение фотографий на паспорт и другие фотографии, удостоверяющие личность, включая фотографии для виз и пропусков, где бы вы ни находились в Великобритании. .

Почему стоит выбрать Max для фото на паспорт?

Удобство

Цифровое фото паспорта за несколько секунд

Профессиональные услуги

За 7 лет услугами нашей фотобудки воспользовались более 1 000 000 человек.

Требования к фотографии на паспорт

Чтобы ваши фотографии на паспорт были приняты при подаче заявления на новый паспорт или продление паспорта, они должны соответствовать следующим критериям:


  • Каждая фотография на паспорт должна иметь размеры 4,5 см (45 мм) в высоту и 3,5 см (35 мм) в ширину
  • Фотографии должны быть сфокусированными, четкими и соответствовать высокому профессиональному стандарту
  • В полноцветном режиме на белом или ярком фоне (без рамки)
  • Фотографии не должны иметь разрывов и складок
  • Если ваши фотографии в паспорте не требуют подписи, они не должны быть помечены ни с одной стороны
  • Ваши глаза должны быть открыты, видны и не должны быть закрыты волосами.На вашей фотографии также не должно быть «красных глаз»
  • На фотографиях в паспорте не должно быть других предметов или людей
  • На фотографиях не должно быть теней позади вас или на вашем лице, однако должен быть четкий контраст с фоном
  • Фотография на паспорт должна показывать ваше лицо, смотрящее прямо на
  • Вы должны показывать простое выражение лица с закрытым ртом

Найти фотобудку на паспорт рядом со мной

Если вам интересно, где сфотографироваться на паспорт, Макс Шпильман поможет вам. У нас есть сотни фотобудок по всей Великобритании, а это значит, что вы обязательно найдете ту, которую сможете посетить в удобное для вас время. Просто найдите ближайшую к вам фотобудку, используя наш поиск магазинов, и загляните к нам за вежливым обслуживанием!

Фото на визу и фото на загранпаспорт для разных стран

Каждая страна имеет свои собственные требования к фотографиям на паспорт (и грин-карту для США), включая определенный размер, цвет фона и количество фотографий, которые необходимо отправить. В Max Spielman мы имеем опыт и возможность делать фотографии на паспорт и визу для более чем 140 стран.Если вы не уверены, посетите Max Spielmann, где один из наших дружелюбных коллег может помочь вам сделать идеальные фотографии для вашего паспорта и визы. По всей стране есть много наших фотобудок, поэтому воспользуйтесь нашим поиском магазинов, чтобы найти ближайшую к вам.

Какие фотографии можно делать в наших фотобудках?

Наши стенды могут производить:
— паспорта Великобритании (включая код)
— водительские права Англии, Шотландии и Уэльса
— водительские права Северной Ирландии (включая код)
— виза США
— паспорт и виза Бразилии
— виза Канады
— Индийский паспорт
— Ирландский паспорт
— Итальянский паспорт
— Кенийский паспорт и виза
— Нидерландский паспорт
— Новозеландский паспорт и виза
— Пакистанский паспорт
— Польша Паспорт
— Шенгенская виза
— Южноафриканский паспорт и виза
— Автобусный билет
— Железнодорожный проездной
— Другой идентификатор

Часто задаваемые вопросы

Могу ли я получить цифровой код фотографии для удостоверения личности?

Да, при необходимости мы предлагаем цифровые фотокоды удостоверений личности для паспортов Великобритании.

Сколько времени делают фотографии на паспорт?

Мы можем сделать и напечатать ваши фотографии пропуска за считанные минуты!

Можете ли вы помочь мне заполнить заявление на получение паспорта?

Некоторые из наших магазинов предлагают услугу «Подать заявку на получение паспорта», где мы можем завершить весь процесс подачи заявления на получение паспорта или продления паспорта в магазине, пока вы ждете. В настоящее время это доступно только для заявлений на получение и продление паспорта Великобритании.

Нужно ли мне знать последние правила фото на паспорт?

Нет, у нас есть база данных всех текущих требований к фотографиям на паспорт для большинства стран.

Поддерживает ли Photo Booth цифровые идентификационные коды?

Да, мы предлагаем онлайн-коды для получения паспорта Великобритании и водительских прав Северной Ирландии.

Для чего нужны коды?

Код используется при подаче заявления на получение паспорта Великобритании или водительских прав Северной Ирландии, при заполнении онлайн-заявки будет запрошен код. Просто вставьте его, и ваша фотография будет автоматически добавлена ​​в ваше приложение.

Как долго действует код?

Коды будут храниться в безопасном хранилище в течение 30 дней.После этого фото будет удалено, а код недействителен.

Сколько времени делают фотографии на паспорт?

Пользоваться Photo Booth легко и займет всего несколько минут.

Гарантируются ли мои фотографии на паспорт и на визу?

Все наши фотографии на паспорт и удостоверения личности полностью гарантированы.

Какие проверки вы делаете, чтобы моя фотография на паспорт прошла?

Во всех киосках установлена ​​биометрическая проверка каждого изображения.

Можешь сделать фото на визу?

Да, мы предлагаем множество вариантов фото для визы и можем изготовить фото на удостоверение личности в точном соответствии с требуемыми требованиями.

Должен ли я платить только наличными?

Нет, вы также можете оплатить с помощью чипа и PIN-кода, бесконтактной оплаты, Apple Pay и Google Pay.

Можно ли в будках делать фото на паспорт ребенка?

К сожалению, фотобудки не могут делать детские фотографии, но, пожалуйста, посетите один из наших замечательных филиалов Max Spielmann, и один из наших опытных коллег сможет вам помочь.

Можно ли носить очки в кабине?

Мы рекомендуем вам снять очки, когда вы фотографируетесь в будке, паспорт Великобритании может не получиться, если есть какие-либо блики или глаза не видны четко.

Безопасен ли процесс?

Да, мы соблюдаем все текущие требования GDPR по защите ваших данных.

Могу ли я получить цифровую копию изображения?

Да, на всех наших фотографиях для паспортов и виз мы предлагаем цифровую копию фотографии, которую вы можете отправить себе по электронной почте.

Все наши фотобудки:

  • Предоставьте код для автоматической загрузки фотографии вашего цифрового паспорта в онлайн-заявку на получение паспорта HMPO UK в дополнение к печатной копии
  • Не требует регулировки сиденья или камеры, камера автоматически фокусируется за вас
  • Доступны для инвалидов-колясочников
  • Принимает наличные или карту с чипом и пин-кодом, бесконтактную, Apple Pay, Google Pay
  • Аудио- и визуальные инструкции на 6 языках, включая валлийский
  • Предоставьте возможность бесплатно отправить цифровую фотографию по электронной почте
  • Получите удаленную поддержку, поэтому, если вы застряли, просто позвоните нам!

Наши лучшие в отрасли фотобудки для предприятий и розничных продавцов доступны для установки по всей Великобритании и Ирландии. Им просто нужно питание, и они используют нашу собственную связь 3G/4G. Типичная площадь стенда составляет 195 x 170 x 89 дюймов или 150 дюймов для нашего небольшого стенда, не оборудованного для гостей на инвалидных креслах. Пожалуйста, свяжитесь с нами, если вам нужна дополнительная информация.

iMac 24 дюйма — Apple

Вы никогда не видели такой компьютер раньше.

Встречайте новый iMac. Вдохновлен лучшими разработками Apple.Преобразован чипом M1. Выделяется в любом пространстве. Идеально вписывается в вашу жизнь.

Семь ярких цветов. Вы делаете зеленый, желтый, оранжевый, розовый, фиолетовый, синий, серебристый, оттенок. зеленый. желтый. апельсин. розовый. пурпурный. синий. Серебряный. оттенок.

Только 11,5 мм. Теперь это тонко.

И меньше 10 фунтов. И менее
10 фунтов.

Абракадабра.

Этот необычный дизайн возможен только благодаря M1, первой системе на чипе для Mac. Это делает iMac таким тонким и компактным, что его можно разместить в большем количестве мест, чем когда-либо.

M1 объединяет процессор, графику, память и многое другое на одном чипе.Это позволило нам поместить весь компьютер в настолько маленькое пространство, что оно практически исчезает.

Идеально сбалансированная подставка. И невероятно быстрые порты Thunderbolt.

разъем питания, который легко крепится с помощью магнитов.С плетеным кабелем соответствующего цвета.

Этот необычный дизайн возможен только благодаря M1, первой системе на чипе для Mac. Это делает iMac таким тонким и компактным, что его можно разместить в большем количестве мест, чем когда-либо.

M1 объединяет процессор, графику, память и многое другое на одном чипе.Это позволило нам поместить весь компьютер в настолько маленькое пространство, что оно практически исчезает.

Яркий дисплей Retina 4,5K

Яркий дисплей Retina 4,5K

Увидеть общую картину. И все подробности.

Увидьте все это в четких, великолепных деталях на иммерсивном 24-дюймовом дисплее Retina 4,5K. Широкая цветовая гамма P3 оживляет то, что вы смотрите, более миллиарда цветов.Изображения сияют с блестящей яркостью 500 нит. Лучшее в отрасли антибликовое покрытие обеспечивает повышенный комфорт и удобство чтения. А технология True Tone автоматически регулирует цветовую температуру дисплея в зависимости от окружающего освещения, обеспечивая более естественное восприятие. Независимо от того, редактируете ли вы фотографии, работаете над презентациями или смотрите любимые шоу и фильмы, на iMac все выглядит невероятно.

HD-камера FaceTime 1080p.

Готов к вашему крупному плану.

Это лучшая камера для Mac. Удвойте разрешение для более качественных видеозвонков. Датчик большего размера, который улавливает больше света. А усовершенствованный процессор сигналов изображения (ISP) M1 значительно улучшает качество изображения. Так что от совместной работы с коллегами до общения с друзьями и семьей вы всегда будете выглядеть на все сто.

  • Автоматический баланс белого
  • Автоматическая экспозиция
  • Распознавание лиц
  • Слияние изображений
  • Шумоподавление
  • Выделить детали
  • Локальное тональное отображение

Интернет-провайдер на M1 использует вычислительное видео для улучшения качества изображения.Чтобы снять потрясающее видео, он выполняет ряд шагов для анализа и улучшения каждого пикселя со скоростью более триллиона операций в секунду. Усовершенствованные алгоритмы шумоподавления обеспечивают новый уровень четкости. Отображение тонов обеспечивает расширенный динамический диапазон для большей детализации ярких светлых участков и темных теней. И он работает с Neural Engine в M1, чтобы сделать более интеллектуальную настройку экспозиции и баланса белого, чтобы вы выглядели идеально при любом освещении.

Микрофоны студийного качества.

Для качественных разговоров.

Когда вы разговариваете по видеосвязи с другом, нарезаете трек или записываете подкаст, микрофоны на iMac гарантируют, что ваши разговоры будут громкими, четкими и четкими. Массив из трех микрофонов студийного качества предназначен для уменьшения обратной связи, поэтому разговоры проходят более естественно и вы меньше перебиваете друг друга. А технология формирования луча помогает микрофонам игнорировать фоновый шум. Это означает, что все слышат вас, а не то, что происходит вокруг вас.

Аудиосистема с шестью динамиками.

Звук, который действительно наполняет комнату.

Звуковая система iMac обеспечивает невероятный объемный звук в любом помещении. Две пары низкочастотных динамиков с функцией принудительного подавления создают насыщенные глубокие басы без нежелательных вибраций. Каждая пара сбалансирована высокопроизводительным твитером. В результате получается массивная, детализированная звуковая сцена, которая выводит ваши фильмы, музыку и многое другое на новый уровень.

Благодаря переработанным динамикам и усовершенствованным алгоритмам iMac теперь поддерживает пространственный звук при воспроизведении музыки или видео с Dolby Atmos.А когда вы сочетаете это с дисплеем Retina 4,5K, это все равно, что принести домой целый кинотеатр.

М1 и Монтерей.

С большой силой приходят большие возможности.

M1 и macOS Monterey вместе выводят iMac на исключительный уровень производительности, эффективности и безопасности. iMac почти мгновенно выходит из спящего режима, приложения запускаются мгновенно, и вся система работает плавно, плавно и быстро. Производительность процессора до 85% выше, а графическая производительность — до двух раз выше, чем у стандартного 21.На 5-дюймовых моделях iMac вы можете использовать такие приложения, как Xcode и Affinity Photo, чтобы быстрее компилировать код или редактировать фотографии в режиме реального времени. И он работает прохладно и тихо даже при выполнении этих интенсивных рабочих нагрузок. В этом сила аппаратного обеспечения, программного обеспечения и кремния — все они разработаны вместе.

Это означает, что Safari работает быстрее, чем когда-либо, и вы можете просматривать сотни открытых вкладок одновременно.

Вы можете просматривать изменения в Adobe Lightroom и легко работать с большими 100-мегапиксельными изображениями.

performance-sticky-wrapper", "unit": "vh"}»> Даже решайте задачи машинного обучения — например, быстро превращайте фотографии в векторные слои с помощью Vectornator.

Приложений для iMac больше, чем когда-либо прежде.

У iMac есть приложения практически для всего и для всех. С M1 и macOS Monterey вы даже можете запускать многие из ваших любимых приложений для iPhone и iPad прямо на iMac.И, как всегда, его легко найти, найти и загрузить в Mac App Store.

iMac + iPhone.

Отличная пара.

iMac — это лучшее, что есть в iPhone, на большом красивом экране. iPhone позволяет вам получать доступ к тому, что вам нужно, с iMac, где бы вы ни находились. И когда вы используете их вместе, они работают как по волшебству.

Звонки и текстовые сообщения поступают прямо на ваш iMac, поэтому вам не нужно переключать устройства, когда вы находитесь в зоне действия.

С помощью AirDrop вы можете легко обмениваться такими вещами, как фотографии, веб-сайты и файлы, с вашим iMac.

А универсальный буфер обмена позволяет копировать текст, изображения, фотографии и многое другое на ваш iPhone, а затем вставлять их на iMac.

Подходящие по цвету аксессуары для iMac 24 дюйма

Держите цвет до кончиков пальцев.

Новый iMac оснащен клавиатурой, мышью и трекпадом того же цвета. На Magic Keyboard теперь есть клавиши для Spotlight, Диктовки, режима «Не беспокоить» и эмодзи. И впервые Touch ID приходит на iMac, так что вы можете легко и безопасно разблокировать компьютер, использовать Apple Pay и загружать приложения.

Увидеть это в своем дом, магазин, спортзал, кухня, кабинет, класс, общежитие, помещение. дома. магазин. спортзал. кухня. офис.сорт. общежитие пространство.

Чтобы просмотреть iMac в дополненной реальности, посетите эту страницу в Safari на своем iPhone или iPad.

От команды ACR: Super Resolution

Статья Эрика Чана, главного научного сотрудника Adobe, в которой объясняется, как работает новая функция Super Resolution на основе машинного обучения в Lightroom.

Панорама с улучшенным разрешением Super Resolution. На вставках показаны увеличенные кадры двух областей фотографии с четко прорисованными ветвями и летящим снегом.

«От команды ACR» — это серия блогов, в которых рассказывается непосредственно от команды, разрабатывающей функции обработки изображений для Lightroom, Lightroom Classic, Lightroom для мобильных устройств, Adobe Camera Raw и фильтра Camera Raw в Photoshop. Недавно я работал над функцией Enhance Super Resolution, и я рад сообщить, что она уже доступна. Над этим проектом я тесно сотрудничал с Микаэлем Гарби и Ричардом Чжаном из Adobe Research. Микаэль также ранее разработал связанную функцию «Улучшение деталей».

Суперразрешение уже доступно в Camera Raw 13.2 и скоро появится в Lightroom и Lightroom Classic. В этом посте я объясню, что это такое, как это работает и как извлечь из этого максимальную пользу.

Меня зовут Эрик Чан, я работаю в Adobe тринадцать лет. Предыдущие проекты, над которыми я работал, включают Highlights and Shadows, Clarity, Dehaze, Camera Profiles, Lens Corrections и Upright. Вы можете почувствовать здесь закономерность — я люблю возиться с пикселями.

Super Resolution — это тоже пиксельный проект, но другого рода. Представьте, что вы превращаете 10-мегапиксельную фотографию в 40-мегапиксельную. Представьте, что вы увеличиваете размер старой фотографии, сделанной камерой с низким разрешением, для крупного шрифта. Представьте, что у вас есть продвинутая функция «цифрового зума», позволяющая увеличить объект. Можно представить себе больше добра, но мы забегаем вперед. Чтобы правильно понять Super Resolution, мы должны сначала поговорить об улучшении деталей.

История происхождения

Два года назад мы выпустили Enhance Details, функцию, которая использует машинное обучение для интерполяции необработанных файлов с невероятной степенью точности, в результате чего получаются четкие детали с минимальным количеством артефактов.Подробнее об этом можно прочитать здесь. В то время мы полагали, что подобные методы машинного обучения могут позволить нам улучшить качество фотографий новыми и интересными способами.

Датчики камеры видят мир через мозаичные узоры, подобные показанным выше. Enhance Details использует машинное обучение для интерполяции этих шаблонов в цветные изображения RGB.

Продолжение

Сегодня я очень рад представить нашу вторую функцию улучшения: суперразрешение. Термин «Суперразрешение» относится к процессу улучшения качества фотографии за счет увеличения ее видимого разрешения. Увеличение фотографии часто приводит к размытию деталей, но у Super Resolution есть туз в рукаве — продвинутая модель машинного обучения, обученная на миллионах фотографий. Опираясь на этот обширный обучающий набор, Super Resolution может интеллектуально увеличивать фотографии, сохраняя при этом четкие края и важные детали.

Пример использования бикубической передискретизации

Super Resolution

Если весь этот язык машинного обучения звучит сложно, то это потому, что так оно и есть.Однако не беспокойтесь — функция Super Resolution, которую мы создали на основе этой технологии, очень проста в использовании — нажмите кнопку и наблюдайте, как ваша 10-мегапиксельная фотография превращается в 40-мегапиксельную фотографию. Это немного похоже на то, как Марио ест гриб и внезапно превращается в Супер Марио, но без изящных звуковых эффектов.

Действительно ли нам нужно больше пикселей?

Я знаю, о чем вы думаете: «Да ладно, Эрик, сейчас 2021 год, мы действительно все еще говорим о большем количестве мегапикселей?» У современных камер есть лишние пиксели, не так ли? Когда-то мы все думали, что 6 мегапикселей будет достаточно. Затем 12 стали новыми 6, а теперь 24 — новыми 12. Есть даже камеры с колоссальными 40-100 мегапикселями. Со всеми этими плавающими вокруг пикселями, зачем нам больше?

Короткий ответ: обычно нет, но иногда приходится. А иногда мы действительно действительно делаем.

Вот один из тех случаев, когда полезно иметь большее разрешение. После фотографирования медведя с безопасного расстояния и обрезки изображения у меня осталось «всего» 4 мегапикселя.

Вот более длинный ответ.

Во-первых, не все камеры имеют такое заоблачное разрешение. Большинство телефонов имеют разрешение 12 мегапикселей. Многие камеры по-прежнему находятся в диапазоне от 16 до 24 мегапикселей. Этого достаточно для многих сценариев, таких как публикация в Интернете или отправка другу. Однако, если вы хотите сделать большой отпечаток для отображения на стене, дополнительное разрешение поможет сохранить четкие края и неповрежденные детали. Мы рассмотрим некоторые примеры позже.

Даже если у вас есть блестящая новая камера с миллионом пикселей, что насчет тех старых фотографий, которые уже есть в вашем каталоге и сделаны на модели с более низким разрешением? Некоторые из моих любимых снимков были сделаны пятнадцать лет назад с помощью камеры «всего» 8 мегапикселей.Вот один из них:

Ранее я пытался распечатать это изображение крупным планом, но результат меня разочаровал. Скалы на переднем плане получились слишком гладкими, а деревья на заднем плане под надвигающимся туманом были мягкими и трудноразличимыми. С помощью Super Resolution я теперь могу делать большие отпечатки с текстурированными, естественными камнями и четкими фоновыми деревьями. Короче говоря, Super Resolution может вдохнуть новую жизнь в старые фотографии.

Более высокое разрешение также пригодится при работе с сильно кадрированными фотографиями.Вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда вы фотографируете с большего расстояния, чем вам хотелось бы, и в итоге ваш объект занимает лишь небольшую часть изображения? Случается со мной все время. Вот пример:

Этот кречет пролетел над головой, и я сделал несколько кадров, прежде чем он исчез. Конечно, было бы неплохо перейти на объектив 800 мм с 2-кратным экстендером, но кречет присутствовал буквально секунды. (Полагаю, большая проблема в том, что у меня нет такого экзотического оборудования!) С объективом «всего лишь» 400 мм на 1.6x камера, я получил вот такое необрезанное изображение:

Это одна из моих любимых фотографий птиц, но из-за описанных выше обстоятельств съемки размер кадрированного файла составляет всего 2,5 мегапикселя. Вот тут и приходит на помощь суперразрешение — теперь у меня есть 10-мегапиксельное изображение, из которого я могу сделать отпечаток приличного размера. При таком использовании суперразрешение похоже на расширенную возможность «цифрового масштабирования».

Теперь, когда мы поговорили о некоторых возможных вариантах использования Super Resolution, давайте подробнее рассмотрим лежащую в его основе технологию.

Как это работает?

Майкл Гарби и Ричард Чжан из Adobe Research разработали основную технологию, лежащую в основе Super Resolution.

Идея состоит в том, чтобы обучить компьютер на большом наборе примеров фотографий. В частности, мы использовали миллионы пар фрагментов изображений с низким и высоким разрешением, чтобы компьютер мог понять, как увеличить изображения с низким разрешением. Вот как выглядят некоторые из них:

Это небольшие кадры размером 128 x 128 пикселей из детализированных областей реальных фотографий.Цветы и ткани. Деревья и ветки. Кирпич и черепица. Имея достаточно примеров, охватывающих все виды предмета, модель в конечном итоге научится воспроизводить реальные фотографии с естественной детализацией.

Обучение компьютера выполнению задачи может показаться сложным, но в некотором смысле это похоже на обучение ребенка — предоставьте некоторую структуру и достаточное количество примеров, и вскоре они сделают это самостоятельно. В случае Super Resolution базовая структура называется «глубокой сверточной нейронной сетью», причудливый способ сказать, что то, что происходит с пикселем, зависит от пикселей, находящихся непосредственно вокруг него.Другими словами, чтобы понять, как увеличить выборку данного пикселя, компьютеру нужен некоторый контекст, который он получает, анализируя окружающие пиксели. Это очень похоже на то, как люди, видя, как слово используется в предложении, помогает нам понять значение этого слова.

Обучение модели машинного обучения требует больших вычислительных ресурсов и может занять дни или даже недели. Вот визуальное пошаговое руководство того, как выглядит прогресс, начиная с необработанного шаблона сцены Fujifilm X-Trans:

Пример обучающей пары: патч ввода X-Trans (слева) и увеличенный патч вывода цвета RGB (справа). ).Модель пытается узнать соответствие между ними. Изображение справа называется «референсным» или «наземным» изображением.

Шесть снимков прогресса обучения, от начала (вверху слева) до конца (внизу справа).

Вы можете видеть, насколько комично плохи первоначальные результаты (вверху слева и вверху в центре) — они даже отдаленно не похожи на фотографии! Так бывает в самом начале, когда тренировки только начинаются. Точно так же, как ребенок не учится ходить в первый день, модели машинного обучения не сразу понимают, как правильно демозаизировать и увеличить размер.Однако с увеличением количества тренировочных раундов модель быстро улучшается. Окончательный результат (внизу справа) очень похож на эталонное изображение.

Наземная правда (слева) и полностью обученная модель (справа). Довольно близко, правда?

У нас есть несколько уникальных ингредиентов в нашем тренировочном режиме для Super Resolution. Один из них заключается в том, что для необработанных файлов Bayer и X-Trans (используемых в подавляющем большинстве моделей камер) мы обучаемся непосредственно на необработанных данных, что позволяет нам оптимизировать сквозное качество.Другими словами, когда вы применяете Super Resolution к необработанному файлу, вы также получаете преимущества Enhance Details как часть сделки. Второй ключевой момент заключается в том, что мы сосредоточили наши усилия по обучению на «сложных» примерах — областях изображения с большим количеством текстур и мелких деталей, которые часто подвержены артефактам после изменения размера. Наконец, мы создали наши модели машинного обучения, чтобы в полной мере использовать новейшие платформенные технологии, такие как CoreML и Windows ML. Использование этих технологий позволяет нашим моделям работать на полной скорости на современных графических процессорах (GPU).

Как им пользоваться?

Использовать сверхвысокое разрешение очень просто — щелкните правой кнопкой мыши фотографию (или удерживайте клавишу Control при обычном щелчке) и выберите «Улучшить…» в контекстном меню. В диалоговом окне «Улучшение предварительного просмотра» установите флажок «Суперразрешение» и нажмите «Улучшить».

Ваш компьютер включит свои мыслительные способности, обработает множество чисел, а затем создаст новый необработанный файл в формате Digital Negative (DNG), содержащий улучшенную фотографию. Любые изменения, внесенные вами в исходную фотографию, будут автоматически перенесены в улучшенный DNG.Вы можете редактировать улучшенный DNG так же, как и любую другую фотографию, применяя свои любимые настройки или предустановки. Говоря о редактировании, я рекомендую еще раз взглянуть на настройки резкости, шумоподавления и, возможно, текстуры. Все эти элементы управления влияют на мелкие детали, и вам может потребоваться настроить их для достижения наилучших результатов на улучшенной фотографии.

Super Resolution удваивает линейное разрешение фотографии. Это означает, что результат будет в два раза больше по ширине и в два раза по высоте, чем исходная фотография, или в четыре раза больше общего количества пикселей.Например, следующая исходная фотография имеет разрешение 16 мегапикселей, поэтому применение суперразрешения приведет к получению DNG с разрешением 64 мегапикселя.

Размер изображений в настоящее время ограничен 65000 пикселей по длинной стороне и 500 мегапикселями. Если вы попытаетесь применить суперразрешение к файлу, близкому к этим значениям, например к большой панораме, вы получите сообщение об ошибке, потому что результат будет слишком большим. Мы ищем способы поднять эти ограничения в будущем. На данный момент не стоит слишком беспокоиться — 500-мегапиксельный файл все еще чертовски большой!

Применение суперразрешения к необработанным файлам Bayer или X-Trans также автоматически применит Enhance Details.Сочетание этих шагов приводит к более высокому качеству и лучшей производительности.

Суперразрешение также работает с другими форматами файлов, такими как JPEG, PNG и TIFF. Вот пример, в котором я снял последовательность замедленной съемки в необработанном формате, а затем скомпоновал их в Photoshop для создания файла TIFF. Затем я применил Super Resolution к этому композиту.

Если вы часто используете Enhance, вам могут пригодиться следующие советы, которые помогут ускорить рабочий процесс. Вы можете применить Enhance к нескольким изображениям одновременно, сначала выбрав нужные изображения в киноленте, а затем выполнив команду Enhance. В диалоговом окне будет показан предварительный просмотр только основной фотографии, но выбранные вами параметры улучшения будут применяться ко всем выбранным фотографиям. Вы также можете полностью пропустить диалоговое окно, нажав клавишу Option (в macOS) или Alt (в Windows) перед выбором команды меню «Улучшить». Использование этой «безголовой» опции применит предыдущие настройки улучшения.

Сравнение

Давайте подробнее рассмотрим результаты. Мы начнем со студийной тестовой сцены, доступной на dpreview.com:

Хотя это явно не «реальная фотография», это хороший способ почувствовать преимущества, предоставляемые Super Resolution по сравнению с традиционным методы увеличения размеров.Вот несколько увеличенных кадров из разных частей этой тестовой сцены. Изображения слева используют стандартное бикубическое увеличение, а изображения справа используют суперразрешение. Обратите внимание, как новый подход лучше справляется с сохранением мелких деталей и цветов.

Теперь давайте рассмотрим некоторые практические случаи, начиная с ландшафтного изображения

Это на самом деле довольно плотная культура с большей сцены, как показано ниже:

Вот увеличенное изображение ветвей и листвы, с бикубической передискретизацией слева и суперразрешением справа:

Пока мы говорим о супертеме, вот фотография Супер Медведя:

Не хватает только красного плаща!

Я держался на расстоянии от этой бурой медведицы, пока она ловила нерку.(Встать между голодным медведем и ее обедом — очень плохая идея.) Вот крупные планы меха и брызг воды, с бикубической передискретизацией слева и суперразрешением справа.

Передовой опыт

Вот несколько дополнительных советов по максимально эффективному использованию Super Resolution.

По возможности используйте необработанные файлы. В общем, начните с самой чистой исходной фотографии. Если на исходной фотографии есть артефакты, как это часто бывает с сильно сжатыми файлами JPEG или HEIC, то эти артефакты могут стать более заметными после применения суперразрешения.

Чем быстрее GPU, тем быстрее результаты. Как Enhance Details, так и Super Resolution выполняют миллионы вычислений и получают огромную выгоду от быстрого графического процессора. Для владельцев ноутбуков внешний графический процессор (eGPU) может иметь большое значение. Мы говорим о секундах и минутах для обработки одного изображения!

Если вы ищете новый компьютер или графический процессор, обратите внимание на модели графических процессоров, оптимизированные для технологий машинного обучения CoreML и Windows ML. Например, Neural Engine в чипе Apple M1 настроен на производительность CoreML.Точно так же TensorCores в графических процессорах NVIDIA серии RTX очень эффективно работают с Windows ML. Ландшафт графических процессоров быстро меняется, и я ожидаю значительных улучшений производительности за углом.

Сверхвысокое разрешение может создавать очень большие файлы, чтение которых с диска занимает больше времени. Я рекомендовал использовать быстрый накопитель, такой как твердотельный накопитель или SSD.

Наконец, не думайте, что вам нужно применять сверхвысокое разрешение ко всем вашим фотографиям! Думайте об этом как о новой опции для тех особых фотографий и проектов печати, которые действительно в ней нуждаются.Что касается меня, то у меня в каталоге сотни тысяч фотографий, но я использовал суперразрешение лишь для нескольких из них. После долгих и тщательных размышлений я решил, что стомегапиксельные фотографии моего кота мне действительно не нужны. Действительно.

На этой панорамной фотографии нет мелких деталей, и она не требует суперразрешения даже при печати большого размера.

Что дальше?

Enhance Details была первой функцией Enhance. Суперразрешение — второе.Сейчас мы ищем способы расширить возможности суперразрешения, чтобы получить еще более крупные и четкие результаты. Мы также будем изучать другие потенциальные приложения той же базовой технологии, такие как улучшенная резкость или шумоподавление. Все, что мы можем сделать, чтобы изображения выглядели лучше, является честной игрой!

Фотобудка с зеленым экраном The Scene Machine

The Scene Machine — это специальная фотобудка, предлагающая уникальные и по-настоящему занимательные впечатления благодаря волшебству технологии «Зеленый экран».

С помощью The Scene Machine пользователи могут перемещаться в экзотические или фантастические места одним движением пальца. Сфотографируйтесь с вампиром, убегайте от динозавра или отправляйтесь под воду, чтобы поплавать с рыбой! Клиенты также могут посетить популярные туристические районы, такие как Статуя Свободы, Лас-Вегас-Стрип и Белый дом.

В этом стенде также используется новейшее программное обеспечение Smile 2.0, которое включает широкую поддержку различных вариантов фотографий. Распечатайте классические фотоленты или фотографии 4х6; цвет или ч/б; веселые и тематические бордюры; замена лица; цифровые прически и фотографии в стиле паспорта. Это также включает в себя подключение к самым популярным сайтам социальных сетей, включая Instagram, Facebook и Twitter. Вы также можете отправить свои фотографии по электронной почте или захватить и отправить видео-сообщение прямо из кабины.

Что делает машину сцены особенной?

– Привлекательная зеленая кабина, которая визуально передает функцию зеленого экрана
– Полная поддержка интерактивных фотографий сцены зеленого экрана с использованием технологии Chroma Key
– Шторы для конфиденциальности
– Программное обеспечение Smile 2.0 с теми же фотографиями, рамкой, добавлением логотипа и параметрами социальных сетей, что и другие кабины Face Place
 – навигация по параметрам с помощью встроенного сенсорного экрана
 – поддержка фотополос, фотографий 4×6″ и фотографий 6×9″; цветной или ч/б; замена лиц, забавные рамки и многое другое
– подключение социальных сетей к Instagram, Facebook и Twitter
– возможность захвата и отправки видео по электронной почте
– несколько вариантов изображений и обмена обеспечивают возможности дополнительных продаж с каждым опытом
– размещайте свои корпоративные логотипы на каждой полосе
– Сублимационный принтер Mitsubishi
— Запись фотографий на флэш-накопитель
— Встроенная система удаленного аудита
— Подключение кабины к сети с помощью проводного Ethernet, WiFi или дополнительного широкополосного модема 3G/4G
— Поставляется с акцептором долларовых купюр (DBA) ) + считыватель кредитных карт.

Доступные варианты – цену уточняйте по телефону

– Оформление на заказ
– Питание от сети 220 В
– Один рулон пленки (600 продаж)
– Коробка из пяти (5) рулонов пленки

ПРИМЕЧАНИЕ. Каждая покупка должна включать как минимум один рулон пленки

ВИДЕО

Проверьте машину сцены в действии:

У вас есть еще вопросы или вы готовы купить?
Позвоните нашему дружелюбному и знающему персоналу по продажам для получения дополнительной информации или напишите нам здесь!

Эффективность срабатывания фотоизгибающегося кристалла, смоделированного с помощью регрессии на основе машинного обучения

Фотомеханические молекулярные кристаллы представляют собой семейство механически чувствительных материалов, признанных новым типом привода. Необходимо охарактеризовать активационные свойства фотомеханических кристаллов. Однако отклонение и сила, которые имеют решающее значение для приводов, зависят от экспериментальных условий, таких как интенсивность света и размер кристалла, поэтому количество комбинаций в различных условиях бесконечно. Это вызывает трудности в получении взаимосвязи между экспериментальными условиями и выходными сигналами срабатывания. Чтобы решить эту проблему, в этой статье представлен регрессионный подход на основе машинного обучения для моделирования отклонения и силы фотоизгибающегося кристалла.Прогиб и сила были экспериментально измерены для различных интенсивностей света и размеров кристаллов. Эти временные ряды данных об отклонении и силе были представлены значениями признаков через экспоненциальную аппроксимацию для процессов изгиба и разгибания. Особенности максимального значения и скорости прогиба и силы анализировали с помощью полиномиальной регрессии и выбора переменных. Благодаря этому процессу были построены наиболее подходящие модели для отклонения и силы, и большинство из них были интерпретированы механикой материалов. Эта статистическая стратегия потенциально будет применяться для контроля или оптимизации других функций кристаллов, реагирующих на стимулы.

У вас есть доступ к этой статье

Подождите, пока мы загрузим ваш контент… Что-то пошло не так. Попробуйте снова?

Как цитировать изображения Google

Говорят, что картинка говорит за тысячу слов, поэтому фотографии могут сыграть важную роль в эссе или презентациях, над которыми вы работаете. Google Images, который одним нажатием кнопки содержит изображения с тысяч веб-сайтов, является одним из самых простых мест для поиска фотографий в Интернете. Поэтому знание того, как цитировать изображение, найденное в Google Images, очень полезно.

Хотя вы можете знать, как цитировать журнальную статью длиной в тысячу слов, цитирование изображения может показаться более сложным, особенно если вы получили это изображение из онлайн-источника. К счастью, ссылка на изображение, которое вы нашли в Google Images, не так уж сильно отличается от ссылки на веб-сайт, который вы нашли после быстрого поиска в Google.

Допустим, вы работаете над биографическим документом или презентацией в PowerPoint о президенте Франклине Д. Рузвельте и хотите, чтобы на титульном листе или вступительном слайде была фотография бывшего президента, который имеет честь быть единственным президентом, служившим больше чем два срока на протяжении большей части Второй мировой войны, и кто вывел страну из Великой депрессии.

Google Images поможет вам разобраться с изображением — на сайте есть страницы и страницы изображений, в том числе это изящное изображение Рузвельта, сидящего за своим столом в Овальном кабинете, — и если вы хотите процитировать фотографию в формате MLA, формате APA или Чикагский стиль, мы обеспечим вас этим.

Вопросы авторского права

Прежде чем продолжить, вы должны понимать, что многие изображения, найденные через Google и другие поисковые системы, защищены авторским правом. Это означает, что вам не разрешено зарабатывать деньги на использовании этих изображений. Например, незаконно производить и продавать футболки с изображением Франклина Д. Рузвельта. Однако в соответствии с главой 1, разделом 107 Закона об авторском праве вам разрешено использовать изображения в исследовательских и учебных целях.

Информация, необходимая для Citation

 

Найдя изображение, которое вы хотите использовать, справа от изображения нажмите кнопку с надписью «Посетить страницу». Здесь вы найдете информацию, необходимую для цитирования изображения.

Вот конкретная информация, которую вам нужно найти при цитировании изображения, которое вы нашли в Google Images:

  1. Полное имя создателя изображения, например, имя фотографа или иллюстратора (при наличии)
  2. Официальное название изображения (при наличии) или описание изображения
  3. Название веб-сайта, на котором размещено изображение (Не используйте Google в качестве имени веб-сайта!)
  4. Издатель сайта, на котором было найдено изображение
  5. Дата публикации этой информации на их сайте
  6. URL-адрес
  7. или DOI

*Обратите внимание, что при размещении этих цитат в печатном документе строки должны быть через два интервала и с отступом.

Как цитировать изображение из Картинок Google в MLA 9:  

Фамилия, Имя создателя. «Название» или описание изображения. Название веб-сайта , Издатель, Дата публикации, URL или DOI.

Примечания:

  • В MLA, если у изображения есть заголовок, поместите его в кавычки и используйте регистр заголовка: сделайте заглавной первую букву каждого важного слова и местоимения. Если у изображения нет официального названия, создайте простое описание и используйте регистр предложения: используйте только заглавную первую букву в описании и первую букву любого местоимения.
  • Включайте имя издателя только в том случае, если оно отличается от имени автора и названия сайта.
  • Для URL-адресов или DOI скопируйте их точно так, как показано в адресной строке или по ссылке в браузере.

Как указать пример изображения в MLA 9:

Фотография Франклина Д. Рузвельта за рабочим столом. The Washington Post , 25 апреля 2017 г., www.washingtonpost.com/news/fact-checker/wp/2017/04/25/the-white-house-boo-boo-in-counting-roosevelts-executive-orders /?utm_term=.06cac0ac12e5.

Если вам нужна помощь с цитатами в тексте и в скобках, CitationMachine. net может вам помочь. Наш генератор цитирования MLA прост и удобен в использовании!

Как процитировать изображение из Google Images в APA:

Фамилия создателя изображения, инициал имени. Второй инициал. (Год публикации). Название изображения [Фотография, Карикатура, Живопись и т.д.]. Название веб-сайта. URL.

Запись списка ссылок для изображения состоит из его автора, года публикации, названия, описания в скобках и источника (обычно название веб-сайта и URL-адрес).

Примечания:

  • В APA, если изображение не имеет формального названия, опишите изображение и поместите описание в скобки.
  • В APA не ставьте точку в конце URL-адреса

  Как процитировать пример изображения в APA:

Национальный фонд США. (2017). Франклин Д. Рузвельт за своим столом [Фотография] . Картинки Google. https://www.google.com/images/the-white-house-boo-boo-in-counting-roosevelts-executive-orders/?utm_term=. 06cac0ac12e5

 

Как процитировать изображение из Google Images в Чикаго:

Фамилия, Имя Отчество создателя изображения. «Название изображения» или «Описание». Цифровое изображение. Название веб-сайта. Месяц, день, год публикации. Дата обращения. URL.

  Примечания:

  • Если у изображения нет официального названия, создайте описание. Не заключайте описание в кавычки.
  • Включайте только дату доступа к изображению, если нет даты публикации!

Как процитировать пример изображения в Чикаго:

Франклин Д.Рузвельт за рабочим столом. Цифровое изображение. Вашингтон Пост. 25 апреля 2017 г. https://www.washingtonpost.com/news/fact-checker/wp/2017/04/25/the-white-house-boo-boo-in-counting-roosevelts-executive-orders/? utm_term=.8d30c188c74c.


Работы цитируются

  «Глава 1: Предмет и объем авторского права». Закон об авторском праве США , с. 19, www.copyright.gov/title17/chapter1.pdf.

Нужно ли цитировать или упоминать «Картинки Google», если я нашел изображение с помощью Картинок Google?

Google Images — это агрегатор или поисковая система изображений.Это не хранилище изображений само по себе. Поскольку Google Images не является первоисточником найденных там изображений, вы не можете цитировать или упоминать «Google Images» в качестве источника ваших изображений.

Вместо ссылки на «Картинки Google» необходимо указать первоисточник изображения. Для любого изображения, найденного в Google Images, найдите исходный источник изображения, нажав кнопку «Посетить страницу». Затем изображение должно быть процитировано с использованием следующих сведений (если таковые имеются) в соответствии со стилем вашего класса (APA, MLA или Чикаго):

  1. Полное имя создателя изображения
  2. Официальное имя изображения или описание изображения
  3. Оригинальный источник веб-сайта (не Google Images)
  4. Издатель сайта
  5. Дата публикации изображения
  6. URL-адрес
  7. или DOI
Могу ли я по-прежнему включать изображение Google в свою статью, если это изображение защищено авторским правом?

Легко искать релевантные изображения с помощью онлайн-поисковика, такого как Google Images, но при использовании изображений, найденных в Интернете, необходимо решать вопрос об авторских правах.

Большинство изображений защищены авторским правом. Изображения, защищенные авторским правом, принадлежат оригинальному иллюстратору, агентству или организации, которые разработали и создали их. Вы не можете использовать эти изображения для нужд своего бизнеса без разрешения создателя. Тем не менее, вы можете использовать эти изображения для своих исследований и нужд класса, если вы предоставите ссылку на источник этих изображений.

Укажите исходный источник изображения (не «Google Images») в соответствии со стилем вашего класса (APA, MLA или Chicago), используя следующие сведения:

  1. Полное имя создателя изображения
  2. Официальное имя изображения или описание изображения
  3. Оригинальный источник веб-сайта (не Google Images)
  4. Издатель сайта
  5. Дата публикации изображения
  6. URL-адрес
  7. или DOI

Использование алгоритмов машинного обучения для распознавания изображений

1.

ВВЕДЕНИЕ

Тема использования искусственного интеллекта в ситуациях, когда невозможно четко классифицировать данные, в настоящее время пользуется все большей популярностью. Искусственные нейронные сети (ИННС) используются в смартфонах, автономных автомобилях или трансляционных инструментах [1, 2, 11, 17]. Благодаря своей способности к обучению, основанной на поиске сходства между объектами и их обобщении, они способны решать задачи, где требуется очень точная классификация [6, 8, 18, 19].

В статье представлено приложение для распознавания объектов на изображениях с использованием алгоритмов машинного обучения, задачей которого является распознавание объектов, видимых на изображении, и присвоение им правильной метки [13, 16]. Особенно важна здесь высокая способность идентифицировать объекты, которые были ранее не входившие в обучающую выборку, что отличает нейронные сети от других алгоритмов.

2.

АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Прежде чем станет возможным использовать ИНС в качестве модели с использованием алгоритмов машинного обучения, необходимо правильно обработать изображение, которое можно разделить на несколько этапов, как показано на рисунке 1. Сегментация — первое действие, выполняемое в процессе машинного обучения для распознавания объектов [3, 14].

Рисунок 1.

Здесь изображение разделено на части, так или иначе связанные друг с другом. Это делается для предварительного выделения областей, принадлежащих данному объекту, его границ, формы или ограничения отправки на следующий этап ненужной информации в память компьютера.

Следующим этапом является анализ признаков изображения, который позволяет выявить и описать свойства объекта, которые часто остаются незамеченными с помощью одних лишь глаз.

Свойства объекта можно сгруппировать в несколько основных групп, напр. геометрические, негеометрические, топологические. Выбор того, какие признаки изображения подлежат анализу, является индивидуальным делом в зависимости от конечного результата [4, 5, 10]. Однако для целей этого алгоритма наиболее важной является математическая сторона обработки анализируемых признаков изображения, в результате которой получаются так называемые сигнатуры и скелетоны, то есть одномерные функции, представляющие контуры объекта. После выполнения этих предварительных действий происходит процесс распознавания объектов с помощью искусственных нейронных сетей, в котором возможно использование методов глубокого обучения.

3.

ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

3.1

Основная информация

ИНС — название математических структур и их программной или аппаратной реализации, состоящих из отдельных элементов, называемых нейронами, способных выполнять на их входе основные операции [17].

Принцип работы нейрона можно представить следующим образом:

где: x i — значение i -го входного сигнала, w i — весовой коэффициент i i й сигнал, n — количество нейронов во входном сигнале, e — общее значение стимуляции нейрона, y — значение на выходном нейроне, f — функция активации.

После вычисления суммы e с использованием весовых коэффициентов w i и входных сигналов x i результат умножается на функцию активации f , которая должна удовлетворять следующим условиям:

  • • непрерывность изменения между вашим минимальным и максимальным значениями,

  • • непрерывность производной (производную тоже нетрудно вычислить).

Использовалась функция активации ReLU, параметры которой изображены на рисунке 2.Этот тип функции активации в настоящее время является наиболее часто используемой функцией активации для обучения нейронных сетей, предназначенных для распознавания объектов на изображениях. Это происходит из-за ее бесконечно стремящегося ответа на действительный сигнал и обнуления значения нейрона для отрицательного сигнала.

Рисунок 2.

Представление функции активации ReLu и сравнение ее первой производной (справа) с производными других функций активации

Такой подход означает, что не все нейроны используются в сети, что защищает ее от переобучения и ускоряет процесс обучения сети.Кроме того, ReLU очень просто вычисляет производную, а его линейность позволяет использовать метод обратного распространения ошибки для корректировки весовых коэффициентов в сети.

3.2

Нейросетевая модель

Создание программы распознавания объектов на изображении требует разработки математической модели и комплексного подхода в связи с большим объемом данных, необходимых для обработки и классификации. Одним из возможных решений распознавания объектов на изображении, благодаря эффективности работы, является использование ИНС, в которых будут реализованы корректные алгоритмы машинного обучения.Схема нейронной сети, используемой в этой программе, изображена на рисунке 3, [15].

Рисунок 3.

Предлагаемая модель нейронной сети

Это сеть с прямой связью . Информация в сетевой архитектуре такого типа движется только вперед, рис. 4. Сеть состоит из нескольких слоев, что является очень распространенным решением [20]. В результате получается сложная структура с большим количеством связей, склонная к так называемому переоснащению . Сеть состоит из входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя, которые по своему характеру можно разделить на две группы:

Рисунок 4.

Сеть с полносвязными слоями (слева) и регуляризованная сеть (справа)

  • • Первые три слоя сети (включая входной слой), которые благодаря использованию фильтрующих масок адаптированы к ожидаемых характеристик, уменьшить «размерность» изображения, а затем, используя характерный иерархический паттерн, содержащийся в данных (несколько характерных признаков отвечают за распознавание формы не всего изображения, поскольку одни пиксели несут больше информации, чем другие), позволяют использовать меньше нейронов и связей между ними для достижения того же эффекта. Это особенно важно в случае многоуровневых сетей, подверженных переобучению данных.

  • • Слои с полными соединениями нейронов друг с другом (эта сеть пока односторонняя), которые являются последними тремя слоями для обработки данных (включая выходной слой, с количеством нейронов, равным количеству нейронов). объекты, которые можно классифицировать) и два слоя с 4096 нейронами, которые отвечают за математические вычисления. На рис. 4 показаны различия между архитектурой слоев.

Использование данного алгоритма позволяет ускорить работу нейронной сети, так как программист выступает в роли учителя, который знает, какие значения он ожидает на выходе нейронной сети, определяя правильность результата алгоритма. Когда несоответствие слишком велико, он дает предполагаемое изменение значения, которое позволит правильно распознать объект, и дает указание алгоритму сделать следующую итерацию — сеть учится, зная, какой результат она должна получить, поэтому изначально случайные значения на отдельных нейронах будут быстро устанавливается на уровне, обеспечивающем предполагаемую работу сети. Идея метода обратного распространения показана на рисунке 5.

Рисунок 5.

Идея алгоритма обучения с учителем вместе с изменением веса методом обратного распространения

Этот метод используется для расчета значений нейронов — он делает это с помощью математические формулы. В основе ее работы лежит использование знаний о результате, который должен быть получен на выходе сети. Затем вычисляется ошибка между предложенным значением и значением, полученным сетью, и ошибка корректируется путем изменения значения на нейронах [11].Эта простая задача усложняется сетью, состоящей из нескольких слоев, которая является основным типом, используемым в более совершенных алгоритмах искусственного интеллекта. В этом случае алгоритм обратного распространения суммирует ошибки нейронов из скрытого слоя, предшествующего последнему измененному слою, и только затем корректирует их значения и веса между ними.

Операции алгоритма можно представить следующим образом:

  • • Рандомизация весовых значений и присвоение их нейрону.

  • • Загрузка входных данных (уже в математической форме).

  • • Ввод предполагаемого выходного значения и на его основе расчет значений на выходах нейронов и их сравнение. Расчет ошибки вывода сети.

  • • Расчет ошибок скрытого слоя за выходным слоем с учетом ошибки выходного слоя и суммы ошибок скрытого слоя (с сохранением весов между нейронами).

  • • Повторение процедуры для следующего скрытого слоя с использованием его суммированных ошибок и ошибки вывода, предшествующей скрытому значению, рассчитанному на предыдущем шаге.

  • • Повторение процедуры для следующего скрытого слоя с использованием его суммарных ошибок и выходной ошибки предыдущего скрытого слоя, рассчитанной на предыдущем шаге.

  • • После вычисления ошибок во всех скрытых слоях алгоритм аналогичным образом изменяет значения нейронов входного слоя.

  • • Все веса в сети изменены.

  • • Ошибка уменьшается с каждым полным проходом алгоритма, пока не упадет до приемлемого для учителя уровня.

4.

ОПТИМИЗАЦИЯ РАБОТЫ СЕТЕВОЙ МОДЕЛИ

Нейросетевая модель, представленная в разделе 3.2, состоит из нескольких основных элементов. Помимо использования типичных слоев нейронной сети, состоящих из нейронов и функций активации, он также имеет элементы, отвечающие за оптимизацию работы сети, что позволяет проводить ее правильные расчеты и блокирует возможность переобучения, несмотря на очень большой объем данных.

Функция модели norm1 отвечает за локальную нормализацию ответа , через процедуру так называемого затухания, задача которой нормализовать бесконечную активность нейрона. Возможны два типа нормализации, каждый из которых имеет тенденцию к усилению возбужденного нейрона и подавлению соседнего в диапазоне ограниченных значений. Метод ищет самые сильные реакции нейронов и нормализует реакции соседних нейронов, делая выбранный нейрон еще более чувствительным к особенностям объекта.Если все ответы соседних нейронов достаточно велики, то функция будет ограничивать значения во всех нейронах из данного канала, потому что ни один из них не будет считаться особо чувствительным. Помимо нормализации, эта функция также ограничивает количество нейронов, используемых при обучении.

Существует два вида нормализации: в одном канале (группе соседних нейронов) и между каналами, что предполагает рассмотрение окрестностей в трех, а не в двух измерениях.

Ниже приведена формула, описывающая процесс двумерной нормализации, т.е. для соседних групп нейронов:

где: — нормированный вывод ядра « i » (место суммирования весов) в позиции ( x, y ), — исходный вывод ядра привязан к позиции ( x, y ), N — общее количество нейронов, n — размер канала нормализации, k — гиперпараметр функции.

После нормализации данные отправляются в статистический фильтр, так называемый max pooling , который извлекает максимальное значение из маски и уменьшает количество вычислений в последующих слоях.Применение этого фильтра к непересекающимся подобластям приводит к передаче только самых больших значений, что значительно уменьшает объем данных, необходимых для дальнейшей обработки, без снижения эффективности алгоритма [9]. Простота этого решения для маскирующего фильтра 2×2 показана на рисунке 6.

Рисунок 6.

Работа фильтра максимального объединения

Прежде чем информация достигнет выхода сети, она еще должна пройти через функцию Softmax .Его задача, как передаточной функции, состоит в том, чтобы преобразовать входной вектор из принятого значения в выходную информацию в виде вектора с нормализованными значениями между 0 и 1, чтобы выходной слой получил конкретную информацию, которую можно интерпретировать как определенная вероятность, которая поможет определить процент точности сети в случае ее анализа. Пример работы этой функции показан на рисунке 7.

Рисунок 7.

Работа функции Softmax

В настройке структуры сети помогают такие инструменты, как Optimal Brain Damage и Optimal Brain Surgery , задачи которых являются обнаружение и избавление от нейронов, не участвующих в операции.Самые продвинутые алгоритмы Google для распознавания объектов используют запатентованный метод Dropout , работающий аналогично вышеупомянутым инструментам.

Очистка сети не только ускоряет процесс обучения, но и повышает ее точность, делая ее более устойчивой к переоснащению . Также следует помнить о сохранении оптимального количества скрытых слоев, поскольку слишком большое их количество будет перегружать сеть, а слишком маленькое может оказаться недостаточно сложным для решения поставленной задачи.

5.

ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Чрезвычайно важно установить скорость обучения на соответствующем уровне в программе [15, 17]. Этот коэффициент определяет, на какое максимальное значение может измениться вес нейрона. Когда это значение слишком низкое, процесс обучения сети становится непропорционально более продолжительным, поскольку для внесения указанных учителем исправлений требуется гораздо больше итераций. Однако, когда он слишком высок, коррекция веса, выполняемая для нейронов, будет настолько велика, что будет препятствовать правильному процессу обучения.

Коррекция весов с большими значениями означает, что рассчитанные значения для нейронов, несмотря на последующие итерации, не смогут вписаться в схему сети, из-за чего они будут все время случайными, как, например, в начальной фазе процесс изучения. При правильном выборе скорости обучения (рис. 8) сеть обучается правильно и через несколько эпох уже достигает требуемой точности распознавания. Дальнейшее обучение не оказывает большего влияния на повышение точности распознавания.

Рисунок 8.

Тест сети на скорость обучения =1

При слишком большом значении этого коэффициента (рис. 9) процесс обучения сети идет очень быстро, что не всегда является положительным явлением, т.к. сеть может остановиться на локальном минимуме и, таким образом, не достичь максимальной точности распознавания. Неправильный выбор весов в процессе обучения сети также может увеличить время ее обучения.

Рисунок 9.

Тест сети на скорость обучения = 1

На заключительном этапе, когда коэффициент уменьшился из-за использования функции Drop LearnigFactor , сеть зависла на минимальных значениях точности и не будет работать должным образом.Слишком небольшая коррекция весов, как показано на рисунке 10, излишне увеличивает продолжительность процесса обучения.

Рисунок 10.

Сетевой тест на скорость обучения = 1

Как видно из приведенных выше результатов расчета, худшим для сети является установка слишком высокой коррекции веса, из-за чего среднеквадратическая ошибка может быть случайно установлена ​​ниже значение, несмотря на то, что распределение веса по нейронам еще не гарантирует корректную работу сети.Для предотвращения такой ситуации в разработанном программном приложении использовалось правило импульса. Он работает путем объединения значений коррекции весов из предыдущей и текущей итерации через коэффициент α . Такое использование импульса приводит к тому, что коррекция весов ( скорость обучения ) начинается с некоторого высокого уровня, а затем уменьшается с каждой итерацией по мере приближения к значению, заданному учителем на выходе. Такой подход удлиняет и совершенствует процесс обучения и в то же время защищает от случайного завершения программы из-за коррекции большого количества весов.

Метод использования параметра α представлен формулой (4), которая описывает изменение весов, используемых в градиентном методе

где: — изменение веса i после итерации t, η — коэффициент изменения значения весов нейронов ( скорость обучения ), – падение градиента, α – поправочный коэффициент веса от предыдущей и текущей итерации.

Процесс обучения сети зависит от правильного использования всех вышеперечисленных алгоритмов и их методов.Чтобы сеть работала правильно, ей нужно предоставить много обучающих данных, при этом используя как можно меньше нейронов и связей между ними, чтобы избежать переобучения.

6.

РЕЗУЛЬТАТЫ ЧИСЛЕННЫХ РАСЧЕТОВ

Обучение нейронной сети требует работы на большом наборе входных данных. Создание такой большой базы изображений занимает чрезвычайно много времени, поэтому на первом этапе работы будет использоваться доступная в сети Интернет база изображений CIFAR-10 (рис. 11), [21].Исследования и моделирование с использованием разработанной программы проводились в среде MATLAB [12]. Он содержит 70 000 изображений размером 32×32 пикселя, отнесенных к 10 основным категориям, на основе которых будет производиться предварительное обучение сети. На первом этапе после загрузки данных в сеть производилось их масштабирование, происходящее в слое входных данных, который состоит из двух основных частей:

Рисунок 11.

Результат распознавания тестовых изображений с помощью нейронной сети

  • • Масштабирование изображения.Итоговая нейросеть будет адаптирована для распознавания изображений со строго определенным количеством пикселей 256×256, все изображения большего размера будут масштабироваться за счет вырезания несуществующих пиксельных признаков, а изображения меньшего размера будут дополнены гауссовским шумом, состоящим из случайного размещения белого и черного изображений. пикселей, которые даже при увеличении размера файла в 10 раз не оказывают негативного влияния на распознавание характеристик изображения.

  • • Создание зеркальных изображений.Нейронная сеть не способна различать один и тот же объект в разном положении относительно плоскости, потому что для нее это разные объекты, поэтому при обучении каждый объект должен быть представлен сетями с разных ракурсов и в разных настройках. Эта необходимость возникает из-за того, что сеть сначала ищет самые простые признаки в объекте, который она идентифицирует. Если выучить группу объектов, обращенных вправо, напр. стулья, а затем аналогичная группа предметов, но обращенная только влево, то в процессе проверки сети, отдав ей стул для классификации, обращенный влево, сеть ответит, что это тумбочка — потому что наиболее характерно Особенностью тумбочек будет их возврат к ней.Поэтому необходимо «вращать» предмет в процессе обучения.

После загрузки и обучения изображений в сеть он способен с высокой точностью распознавать объекты на изображениях, присваивая им нужные метки. Сеть сравнивает результат распознавания с реальным изображением и, если результат распознавания правильный, отображает метку над этим изображением зеленым цветом, а в противном случае — красным. Пример того, как работает вышеупомянутое приложение, показан на рисунке 11, [15].

Добавление возможности масштабирования данных позволило использовать ту же базу данных для нейронной сети с несколько иной структурой, адаптированной для распознавания изображений после добавления гауссова шума с целью увеличения количества изображений. Благодаря первоначальному тестированию сети на изображениях с меньшим разрешением, сеть работала быстрее и требовалось гораздо меньше времени для определения ее структуры и выбора подходящего фактора обучения. На этот раз над изображениями отображается процент правильности распознавания, определенный сетью, рис.12.

Рисунок 12.

Результат работы сети

После проверки работы сети в более простых случаях было представлено ее последующее применение, на этот раз в связи с обнаружением объектов. Проверенная структура сети (за исключением изменения количества нейронов в выходном слое на три — за счет трех категорий объектов) осталась неизменной, а база данных, состоящая из 1000 пешеходов, автомобилей и дорожных знаков, была изменена. За обнаружение объектов на изображениях отвечает функция MATLAB rcnnObjectDetector , в нее была загружена искусственная нейронная сеть из предыдущих точек и обучена на новой базе данных [15].

На рисунках 13 и 14 показан результат расчетов, полученных по описанной выше программе для распознавания пешеходов, автомобилей и дорожных знаков на изображении. После завершения процесса обучения сеть правильно обнаруживала и распознавала автомобили, пешеходов и дорожные знаки, рис. 14.

рис. 13.

Результат распознавания транспортных средств и дорожных знаков с помощью нейронной сети

рис. 14.

Результат распознавания пешеходов, транспортных средств и дорожных знаков с помощью нейросети

7.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, представленное выше приложение позволяет распознавать различные объекты на изображениях, применяя алгоритмы машинного обучения для классификации с использованием искусственных нейронных сетей. Нейронная сеть — отличный инструмент для распознавания объектов на изображениях, но она должна помнить о соответствующем выборе своей модели. Чрезвычайно важен также правильный выбор количества и типов слоев, количества нейронов, функций активации и значения коэффициента обучения.Интерфейс компьютерного приложения основан на использовании инструмента Deep Learning Toolbox , позволяющего легко загружать в ранее разработанные нейронные сети, базы данных или выбирать процент данных, которые будут использоваться в процессе обучения сети, распознавания объектов и проверка.

Представленные результаты эксперимента показывают преимущества программного обеспечения, используемого для обработки ИНС. Знание архитектуры нейронной сети позволяет сократить время обучения и распознавать объекты на изображениях в конечной системе в режиме реального времени.Чтобы иметь возможность использовать ИНС для распознавания в реальных системах, необходимо иметь большое количество известных эталонных объектов, которые можно использовать в процессе обучения изображений. Представленная здесь модель распознавания может быть адаптирована к потребностям распознавания любых объектов.

ЛИТЕРАТУРА

Гривачевский А., Прудюс И., Лазько Л. и Фабировский С., «Улучшение качества сегментации мультиспектральных изображений за счет увеличения разрешения», во 2-й Международной конференции по информационно-телекоммуникационным технологиям и радиоэлектронике, УкрМиКо 2017 — Материалы 8095371, (2017).https://doi.org/10.1109/UkrMiCo.2017.8095371 Google Scholar Каневски П., Лесник К., Серафин П. и Лабовски М., «Избранные результаты летных испытаний системы WATSAR», на 17-м Международном радиолокационном симпозиуме IRS 2016, 1 –5 (2016). Google ученый Конатовский С., «Разработка алгоритмов нелинейной фильтрации», Пшеглад Электротехнический, 86 (9), 272 –277 (2010). Google ученый Крашевский Т. и Чопик Г., «Отслеживание движения наземных транспортных средств с использованием измерений расстояний». в проц.SPIE, 11055, XII конференция по системам разведки и радиоэлектронной борьбы, 110550Y https://doi.org/10.1117/12.2524954 Академия Google Крашевский Т. и Чопик Г., «Нелинейная фильтрация Калмана в присутствии аддитивного шума», в проц. SPIE, 10418, XI конференция по системам разведки и радиоэлектронной борьбы, 104180Н (2017). https://doi.org/10.1117/12.2269355 Академия Google Осовский С., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa (2006).Google ученый Петкевич Т., «Метод распознавания морских объектов на основе изображений датчика FLIR (переднего обзора в инфракрасном диапазоне) с использованием динамического искажения времени», в проц. SPIE 10434, Электрооптическое дистанционное зондирование XI, 1043409 (2017). https://doi.org/10.1117/12.2278419 Академия Google Прудюс И., Хривачевский А., «Сегментация изображений на основе кластерного анализа данных мультиспектрального мониторинга», в современных проблемах радиотехники, телекоммуникаций и информатики: Сб.13-й Международной конференции по TCSET 2016, 226 –229 (2016). https://doi.org/10.1109/TCSET.2016.7452020 Академия Google Райковски, А., Алгоритм создания системы машинного обучения до раскрытия объектов на образах, Дипломная практика, WAT, Варшава (2019).

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.