Читаем Журнал «Компьютерра» № 13 от 04 апреля 2006 года полностью

– Были еще две задачи, связанные с 3D. Во-первых, проекционная система, в которой объем также был виден без очков. В ней использовались четыре проектора, находившиеся на расстоянии нескольких метров от специального экрана. Поскольку проекторы были разнесены по горизонтали на десятки сантиметров, при сведении в одну область экрана возникали трапецеидальные искажения. Для их компенсации был разработан специальный алгоритм. На каждый проектор по очереди выводился тестовый прямоугольник, фиксировавшийся камерой. Изображение анализировалось программой, определявшей координаты углов прямоугольника, а затем рассчитывались координаты плоскости, на которую нужно спроецировать изображение для компенсации искажений. После этого на проекторы выводились результаты наложения исходных изображений на соответствующие плоскости, полученные с помощью DirectX.

Вторая задача была связана с преобразованием обычных фильмов в объемные. В мире существует несколько компаний, которые могут это делать, но только с помощью оператора-человека. Нам удалось разработать алгоритмы, позволяющие с неплохим качеством преобразовывать 2D в 3D в реальном времени. Здесь тоже не обошлось без GPU и DirectX.

Сейчас мы разрабатываем систему для распознавания лиц. Как раз при помощи нейронных сетей на графических процессорах. От нее требуется очень высокая производительность. Аналогичные алгоритмы можно будет применять и для распознавания отпечатков пальцев, сетчатки глаза и т. п. Но это пока на стадии проектирования.

В прошлом году у меня на ВМиК была дипломница, Маша Карасева, мы с ней решали задачу восстановления структуры плазмы в установках ТОКАМАК по видеоизображению. Она, правда, использовала OpenGL, и скорость там была, конечно, не такая высокая, как в DirectX, но основные принципы те же самые.

Задача такова: по снимку плазмы, имеющей форму тора, нужно установить ее внутреннюю структуру. Задачи такого типа называются обратными: нам известен результат, и нужно узнать, при каких условиях он получен. Прямая задача проста: каждый слой плазмы светится по-разному, и если нам известно сечение плазмы, можно построить набор вложенных тороидальных поверхностей с заданной прозрачностью и потом «нарисовать» полученный объект, например с помощью OpenGL. Нас же интересовала обратная задача – получение сечения плазмы. Для ее решения сечение в начальный момент формировалось случайным образом, и по нему решалась прямая задача – получение «фотографии» плазмы. Построенное изображение сравнивалось с реальным, вычислялись отличия, сечение корректировалось, и так далее, до достижения необходимой точности.

И что смешно, мы несколько раз докладывали об этой работе, и многие не могли понять, в чем особенность предложенного алгоритма. Понимаете, это ведь очень необычно: получается, что обратная задача томографии решается прямо на видеокарте.

Кстати, я считаю, что вообще многие задачи, родственные томографии, естественным образом ложатся на карту. На кафедре математической физики факультета ВМиК группа профессора А. В. Гончарского занималась проблемами вычислительной диагностики, в том числе и контролем печатных плат. Платы уже давно стали многослойными, и если появлялся брак во внутренних слоях, его невозможно было увидеть. Платы просвечивали под разными углами и решали задачу томографии: восстанавливали структуру каждого слоя. И дальше уже смотрели, какова толщина дорожек, конфигурация и пр. Расчеты проводили еще на БЭСМ-6, и алгоритм работал часами. А на GPU можно делать контроль практически в реальном времени.

Кстати, мы с коллегами разработали венчурный проект, осуществление которого может помочь обогнать зарубежных производителей, не догоняя их. Речь идет об объемном телевизоре. Дело в том, что сейчас практически нет стереоконтента, а уж телевизионное стереовещание – дело будущего. Наш стереотелевизор сможет принимать обычные программы, преобразовывать их в реальном времени в объемные, проводить необходимые расчеты и выводить изображения на стереоэкран. Примитивный прототип такой системы был создан нами пару лет назад на обычном компьютере, в который вставили карту TV-тюнера и подключили к нейродисплею. Видеокарта вполне справлялась и с преобразованием 2D в 3D, и с расчетами изображений для нейродисплея. Дело осталось за малым – доработать алгоритмы, зашить их в чипы, а главное – найти венчурного капиталиста, кто бы все это финансировал…

Terralab.ru: Железный поток

Автор: Александр Куприянов

Ноутбук Fujitsu-Siemens Lifebook S2110

процессор: AMD Turion 64

оперативная память: DDR333, до 2 Гбайт

жесткий диск: от 40 до 100 Гбайт

экран: 13,3 дюйма

яркость: 280 кд/кв. м

габариты: 293х236x31 мм

вес 1,64 кг

цена: от $1300

Перейти на страницу:

Похожие книги

Стив Джобс. Уроки лидерства
Стив Джобс. Уроки лидерства

Эта книга – редкая возможность увидеть Стива Джобса таким, каким его видели лишь его самые близкие сотрудники, и разгадать загадку этого легендарного человека. Это возможность понять и освоить оригинальный стиль лидерства Джобса, благодаря которому Apple стала одной из величайших компаний и смогла выпускать продукты, изменившие нашу жизнь. Автор книги, Джей Эллиот, бывший старший вице-президент компании Apple, долгое время работал бок о бок со Стивом Джобсом и сформулировал главные уроки «iЛидерства», которые помогут совершить прорыв компании любого размера и из любой отрасли. Интуитивный и творческий подход Джобса, о котором рассказывается в этой книге, позволит вам преобразить свой бизнес и свою жизнь.Для широкого круга читателей – для всех, кто хочет воспользоваться уроками выдающегося бизнес-лидера.

Виктория Шилкина , Вильям Л Саймон , Вильям Л. Саймон , Джей Эллиот

Деловая литература / Биографии и Мемуары / Публицистика / Прочая компьютерная литература / Управление, подбор персонала / Документальное / Финансы и бизнес / Книги по IT
Исповедь кардера
Исповедь кардера

Как только вышла в свет первая банковская карта, так сразу появился человек, укравший с нее деньги. И назвался он кардером. И по сей день человек этот жив, а дело, начатое им и названное «кардинг», развивается и процветает во всем мире.Конец 90-х. Россия, полностью скинувшая с себя оболочку Советского Союза, с грохотом врывается в эпоху рыночной экономики. Люди, почувствовавшие вкус денег, начинают грести их лопатами и делят страну между собой. Казалось бы, все в нашей отчизне поделено, но подрастают новые гении финансовых афер и махинаций, и им необходима своя ниша. Именно они становятся первыми кардерами в России.Робин Гуд современной эпохи, великий кардер, за которым по сей день охотится Интерпол. Человек, без зазрения совести обворовывающий западные банки, — Изя Питерский. Именно на основе его рассказов была написана эта книга.

Алексей Малов

Детективы / Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Криминальные детективы / Прочая компьютерная литература / Книги по IT