#gesture_recognition — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #gesture_recognition, aggregated by home.social.
-
Капча, которую рисуют: drop‑in альтернатива reCAPTCHA на динамике жеста
Почему мы классифицируем движение руки, а не картинки со светофорами — и как встроить это в форму двумя строками Картиночные капчи в 2026-м решаются моделями компьютерного зрения за миллисекунды, а каждый ваш клик по «выберите автобусы» бесплатно размечает чужой датасет. Плюс две свежие проблемы: Google в начале 2025 срезал бесплатный лимит reCAPTCHA с 1 000 000 до 10 000 проверок в месяц, а с апреля 2026 ужесточил модель ответственности за данные по GDPR. Из России reCAPTCHA к тому же нестабильна. Общая проблема для сети — как доказать, что ты человек, не сдавая паспорт, лицо и номер телефона. Мы предлагаем: drop-in капчу , которую посетитель не кликает, а рисует. В описании — архитектура, ML-часть, приватность и код интеграции. Проект открытый. Буду рад аргументированным замечаниям.
https://habr.com/ru/articles/1072718/
#captcha #opensource #gesture_recognition #humanity #verification #api #ml #информационная_безопасность #вэбразработка
-
Капча, которую рисуют: drop‑in альтернатива reCAPTCHA на динамике жеста
Почему мы классифицируем движение руки, а не картинки со светофорами — и как встроить это в форму двумя строками Картиночные капчи в 2026-м решаются моделями компьютерного зрения за миллисекунды, а каждый ваш клик по «выберите автобусы» бесплатно размечает чужой датасет. Плюс две свежие проблемы: Google в начале 2025 срезал бесплатный лимит reCAPTCHA с 1 000 000 до 10 000 проверок в месяц, а с апреля 2026 ужесточил модель ответственности за данные по GDPR. Из России reCAPTCHA к тому же нестабильна. Общая проблема для сети — как доказать, что ты человек, не сдавая паспорт, лицо и номер телефона. Мы предлагаем: drop-in капчу , которую посетитель не кликает, а рисует. В описании — архитектура, ML-часть, приватность и код интеграции. Проект открытый. Буду рад аргументированным замечаниям.
https://habr.com/ru/articles/1072718/
#captcha #opensource #gesture_recognition #humanity #verification #api #ml #информационная_безопасность #вэбразработка
-
Капча, которую рисуют: drop‑in альтернатива reCAPTCHA на динамике жеста
Почему мы классифицируем движение руки, а не картинки со светофорами — и как встроить это в форму двумя строками Картиночные капчи в 2026-м решаются моделями компьютерного зрения за миллисекунды, а каждый ваш клик по «выберите автобусы» бесплатно размечает чужой датасет. Плюс две свежие проблемы: Google в начале 2025 срезал бесплатный лимит reCAPTCHA с 1 000 000 до 10 000 проверок в месяц, а с апреля 2026 ужесточил модель ответственности за данные по GDPR. Из России reCAPTCHA к тому же нестабильна. Общая проблема для сети — как доказать, что ты человек, не сдавая паспорт, лицо и номер телефона. Мы предлагаем: drop-in капчу , которую посетитель не кликает, а рисует. В описании — архитектура, ML-часть, приватность и код интеграции. Проект открытый. Буду рад аргументированным замечаниям.
https://habr.com/ru/articles/1072718/
#captcha #opensource #gesture_recognition #humanity #verification #api #ml #информационная_безопасность #вэбразработка
-
Prehension — Gesture Recognition SDK for Spatial Computing.
-
Prehension — Gesture Recognition SDK for Spatial Computing.
-
Prehension — Gesture Recognition SDK for Spatial Computing.
-
Prehension — Gesture Recognition SDK for Spatial Computing.
-
Мир будущего: управление устройствами с помощью жестов
Видели в кино, как устройствами управляют с помощью жестов? Сделать такую систему очень просто, а ещё очень дорого. Но всё-таки есть способ сделать её достаточно лёгкой и простой — настолько, чтобы можно было интегрировать в любое устройство с любым процессором, потратив минимальное количество денег. Привет, Хабр! Это Александр Нагаев, техлид из SberDevices команды R&D компьютерного зрения. Расскажу, как создавать и использовать оптимизированные модели для управления устройствами с помощью жестов.
https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/891860/
#data_mining #computer_vision #detection #neural_networks #data_science #deep_learning #device_control #gesture_recognition #datasets #humancomputerinteraction
-
Мир будущего: управление устройствами с помощью жестов
Видели в кино, как устройствами управляют с помощью жестов? Сделать такую систему очень просто, а ещё очень дорого. Но всё-таки есть способ сделать её достаточно лёгкой и простой — настолько, чтобы можно было интегрировать в любое устройство с любым процессором, потратив минимальное количество денег. Привет, Хабр! Это Александр Нагаев, техлид из SberDevices команды R&D компьютерного зрения. Расскажу, как создавать и использовать оптимизированные модели для управления устройствами с помощью жестов.
https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/891860/
#data_mining #computer_vision #detection #neural_networks #data_science #deep_learning #device_control #gesture_recognition #datasets #humancomputerinteraction
-
Мир будущего: управление устройствами с помощью жестов
Видели в кино, как устройствами управляют с помощью жестов? Сделать такую систему очень просто, а ещё очень дорого. Но всё-таки есть способ сделать её достаточно лёгкой и простой — настолько, чтобы можно было интегрировать в любое устройство с любым процессором, потратив минимальное количество денег. Привет, Хабр! Это Александр Нагаев, техлид из SberDevices команды R&D компьютерного зрения. Расскажу, как создавать и использовать оптимизированные модели для управления устройствами с помощью жестов.
https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/891860/
#data_mining #computer_vision #detection #neural_networks #data_science #deep_learning #device_control #gesture_recognition #datasets #humancomputerinteraction
-
HaGRIDv2-1M: 1 миллион изображений для распознавания статичных и динамических жестов
Датасет HaGRID , о котором мы писали в одном из постов , — это самый полный набор данных для построения системы распознавания жестов. Он стал очень популярным внутри комьюнити и нашел применение в таких задачах, как обучение и оценка нейронных сетей для распознавания жестов (о чем писали, например, тут и тут ), а также в таких неочевидных приложениях, как генерация анатомически корректных рук с помощью диффузионных моделей (об этом можно почитать тут , тут и тут ). Данная статья посвящена расширенной версии датасета — HaGRIDv2-1M . Тут мы подробно расскажем о её отличиях от первой версии, поделимся результатами экспериментов и обсудим новые возможности. Кроме того, мы представляем новый real-time алгоритм для детекции динамических жестов, полностью обученный на HaGRIDv2-1M . Данные, код и предобученные модели можно найти в репозиториях HaGRID , dynamic gestures , а более подробно ознакомиться с работой можно в статьях HaGRIDv2-1M , HaGRID .
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/888896/
#data_mining #computer_vision #humancomputerinteraction #gesture_recognition #device_control #datasets #data_science #deep_learning #neural_networks #detection
-
HaGRIDv2-1M: 1 миллион изображений для распознавания статичных и динамических жестов
Датасет HaGRID , о котором мы писали в одном из постов , — это самый полный набор данных для построения системы распознавания жестов. Он стал очень популярным внутри комьюнити и нашел применение в таких задачах, как обучение и оценка нейронных сетей для распознавания жестов (о чем писали, например, тут и тут ), а также в таких неочевидных приложениях, как генерация анатомически корректных рук с помощью диффузионных моделей (об этом можно почитать тут , тут и тут ). Данная статья посвящена расширенной версии датасета — HaGRIDv2-1M . Тут мы подробно расскажем о её отличиях от первой версии, поделимся результатами экспериментов и обсудим новые возможности. Кроме того, мы представляем новый real-time алгоритм для детекции динамических жестов, полностью обученный на HaGRIDv2-1M . Данные, код и предобученные модели можно найти в репозиториях HaGRID , dynamic gestures , а более подробно ознакомиться с работой можно в статьях HaGRIDv2-1M , HaGRID .
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/888896/
#data_mining #computer_vision #humancomputerinteraction #gesture_recognition #device_control #datasets #data_science #deep_learning #neural_networks #detection
-
HaGRIDv2-1M: 1 миллион изображений для распознавания статичных и динамических жестов
Датасет HaGRID , о котором мы писали в одном из постов , — это самый полный набор данных для построения системы распознавания жестов. Он стал очень популярным внутри комьюнити и нашел применение в таких задачах, как обучение и оценка нейронных сетей для распознавания жестов (о чем писали, например, тут и тут ), а также в таких неочевидных приложениях, как генерация анатомически корректных рук с помощью диффузионных моделей (об этом можно почитать тут , тут и тут ). Данная статья посвящена расширенной версии датасета — HaGRIDv2-1M . Тут мы подробно расскажем о её отличиях от первой версии, поделимся результатами экспериментов и обсудим новые возможности. Кроме того, мы представляем новый real-time алгоритм для детекции динамических жестов, полностью обученный на HaGRIDv2-1M . Данные, код и предобученные модели можно найти в репозиториях HaGRID , dynamic gestures , а более подробно ознакомиться с работой можно в статьях HaGRIDv2-1M , HaGRID .
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/888896/
#data_mining #computer_vision #humancomputerinteraction #gesture_recognition #device_control #datasets #data_science #deep_learning #neural_networks #detection