Как нейросети помогают анализировать содержимое QR-кодов?

Нейросети помогают анализировать содержимое QR-кодов, восстанавливая утраченную информацию на изображениях, полученных с камеры. iz.ru habr.com

Обычно для считывания QR-кода нужно, чтобы в поле видимости находились четыре объекта: три шаблона поиска и один наведения. iz.ru Однако на некоторых изображениях часть информации, содержащая шаблоны поиска, может отсутствовать, например, из-за заслона или ошибки печати. iz.ru habr.com В таком случае обычный сканер не сможет корректно распознать код. iz.ru

Алгоритм на основе искусственного интеллекта ориентируется не только на шаблоны поиска, но и на структуру самого кода. iz.ru habr.com Например, если отсутствует один или два из шаблонов поиска, то на основе внутренней структуры кода предсказываются их координаты даже в случае проективного искажения кода. iz.ru habr.com

Так, в компании Smart Engines разработали решение Smart Code Engine, которое позволяет считывать повреждённые QR-коды, даже если по краям отсутствует до 30% информации. iz.ru habr.com