Искусственный интеллект: Ваши идеи • Просмотр темы - НЕ нейронное распознавание образов

НЕ нейронное распознавание образов

Реально работающие приложения, программные и программно-аппаратные продукты.

Модераторы: DCV, Dimmy, daner, victorst, Администраторы

НЕ нейронное распознавание образов

Сообщение Tester » Сб сен 05, 2009 19:40:56

Возможно ли не используя нейронную математику получить вероятность нахождения в графической матрице определенного символа?

Даже не знаю... векторный анализ между точками... поиск максимума между соседними точками... алгоритмы поиска пути...

Кто-нибудь с этим стыкался?

Недавно пересматривал первые серии терминатора... там мелькало ЕГО зрение, а там человек ОБВОДИЛСЯ рамкой, а не просто указывался центр обьекта. Не особо представляю себе подобное на нейронах. Как подобное можно получить...

Пока еще не дозрел, но собираюсь попытаться сделать на основе веб-камеры программу определения и ведения простых обьектов и наложения на фото 3Д-сетки.
Андрей
Аватара пользователя
Tester
Серьёзный посетитель
 
Сообщения: 101
Зарегистрирован: Пн янв 10, 2005 15:35:11
Откуда: Украина

Сообщение DK_sensey » Вс сен 06, 2009 14:31:47

Какими словами это ни называй суть все равно останется одна и та же.
DK_sensey
Серьёзный посетитель
 
Сообщения: 133
Зарегистрирован: Пт июл 17, 2009 16:50:14
Откуда: Беларусь

Сообщение daner » Вс сен 06, 2009 14:48:47

Ну а почему нет? есть куча алгоритмов поиска контуров, причем не помню, что бы хоть один был связан с ИНС.
Но задачу вы себе заранее выбираете слишком сложную -- во всей этой теме СТОЛЬКО нюансов... СТОЛЬКО!!! Пока сами не попробуете, не поймете. Начните с изучения алгоритмов в библиотеке OpenCV. Если их поймете, это будет отличный базис.
Аватара пользователя
daner
Эксперт ИИ
 
Сообщения: 1811
Зарегистрирован: Сб фев 10, 2007 19:10:44
Откуда: Israel

Сообщение DK_sensey » Вс сен 06, 2009 15:34:32

Частных случаев много и они выглядят различными, но всегда существует нечто общее и универсальное объединяющее все эти частные случаи. Частное следует из общего автоматически. Найдя общее правило сможешь уже тривиальным образом получить все многообразие частных случаев. Поэтому есть смысл не набивать голову различными частными подходами и решениями а найти общее. Математический аппарат ИНС - как раз и есть такое общее. Решив задачу на уровне ИНС можно уже тривиально получить решение и в любой другой специализированной и оптимизированный под конкретные условия форме.
DK_sensey
Серьёзный посетитель
 
Сообщения: 133
Зарегистрирован: Пт июл 17, 2009 16:50:14
Откуда: Беларусь

Сообщение daner » Вс сен 06, 2009 17:02:42

ну, это вы со своим KnowHow можете... а нам то, как быть? :)
Аватара пользователя
daner
Эксперт ИИ
 
Сообщения: 1811
Зарегистрирован: Сб фев 10, 2007 19:10:44
Откуда: Israel

Сообщение DK_sensey » Вс сен 06, 2009 18:45:58

Вообще-то подобные идеи уже появляются то тут то там. Это не мое ноу хау. :) Мое ноу хау скорей в области практического применения этих идей. Все таки от теории до практики путь тоже не близкий и на нем тоже не мало препятствий и трудностей.

Недавно пересматривал первые серии терминатора... там мелькало ЕГО зрение, а там человек ОБВОДИЛСЯ рамкой, а не просто указывался центр обьекта. Не особо представляю себе подобное на нейронах. Как подобное можно получить...

Меня кстати тоже очень вдохновил этот момент из фильма. Было время фильмы снимали не полные кретины. Или возможно консультантов приглашали не полных кретинов - в общем идея оказалась жизненной.

Но я ее как раз таки собираюсь воплотить при помощи нейронных сетей:)

а там человек ОБВОДИЛСЯ рамкой, а не просто указывался центр обьекта. Не особо представляю себе подобное на нейронах.

Все просто - первый слой сети не видит объектов, он видит характерные скопления пикселов и строит карту черточек, уголков, кружочков, квадратиков. Следующий слой идет глубже и распознает сложные комбинации из черточек,уголков, кружочков, квадратиков и т.п. - вот и получаем уже контуры. Следующий слой идет еще дальше - по контурам угадывает характерные формы различных частей различных объектов, следубющий слой по частям контуров опознает целые объекты. По размерам на изображении примерно прикидываем расстояние, по положению объекта на различных кадрах уточняем расстояние - строим рельефную модель. По множеству рельефных моделей строим полную 3D-модель обстановки. Ну это если упрощенно. По крайней мере часть из этого лучше делать на нейронных сетях.
DK_sensey
Серьёзный посетитель
 
Сообщения: 133
Зарегистрирован: Пт июл 17, 2009 16:50:14
Откуда: Беларусь

Сообщение Tester » Пн сен 07, 2009 0:35:56

Все просто - первый слой сети не видит объектов, он видит характерные скопления пикселов и строит карту черточек, уголков, кружочков, квадратиков. Следующий слой идет глубже и распознает сложные комбинации из черточек,уголков, кружочков, квадратиков и т.п. - вот и получаем уже контуры. Следующий слой идет еще дальше - по контурам угадывает характерные формы различных частей различных объектов, следубющий слой по частям контуров опознает целые объекты. По размерам на изображении примерно прикидываем расстояние, по положению объекта на различных кадрах уточняем расстояние - строим рельефную модель. По множеству рельефных моделей строим полную 3D-модель обстановки. Ну это если упрощенно. По крайней мере часть из этого лучше делать на нейронных сетях.


Примерно так себе многослойные нейронные системы и представляю...
А на каком уровне программа понимает что это именно человек и обводит видмую часть именно "распознаного обьекта"?

Спасиобо за ссылки по OpenCV!
Нарыл несколько видео, которые меня почти шокировали... далеко ушел прогресс!
http://www.youtube.com/watch?v=i_bZNVmh ... r_embedded
http://www.youtube.com/watch?v=KhX_rLqh ... r_embedded
Андрей
Аватара пользователя
Tester
Серьёзный посетитель
 
Сообщения: 101
Зарегистрирован: Пн янв 10, 2005 15:35:11
Откуда: Украина

Сообщение gsvano » Пн сен 07, 2009 3:41:24

DK_sensey писал(а):По крайней мере часть из этого лучше делать на нейронных сетя

Да, как минимум распознавание примитивов и первичную обработку.
А в терминаторе по видимому все движущиеся объекты обводились рамками, сейчас подобная технология есть в любой коммерческой системе безопасности, использующей видеокамеры. Потому как бессмысленно постоянно преобразовывать в примитивы всё поле зрения, там достаточно улавливать только изменения, а усилия сосредоточить на изменяющихся участках изображения - так и затраты на вычисления будут меньше и качество результата лучше.
IMHO.

Добавлено спустя 3 минуты 48 секунд:

Tester писал(а):Возможно ли не используя нейронную математику получить вероятность нахождения в графической матрице определенного символа?
Даже не знаю... векторный анализ между точками... поиск максимума между соседними точками... алгоритмы поиска пути...
Как минимум стоит разбить изображения на отдельные области с символами (даже если они накладываются), потом в этих областях пытаться выделить примитивы и их взаимное расположение друг с другом, и уже по результатам анализа взаимного расположения пытаться получить из базы уже запомненных сигнатур визуальных символов конечный результат.
Оно, конечно, ничего, если ничего не случится. А вот если случится, тогда что?
Аватара пользователя
gsvano
Цотонист-язычнег
 
Сообщения: 2168
Зарегистрирован: Пт янв 14, 2005 2:50:39
Откуда: с Востока

Сообщение daner » Пн сен 07, 2009 9:58:14

DK_sensey писал(а):Все просто - первый слой сети не видит объектов, он видит характерные скопления пикселов и строит карту черточек, уголков, кружочков, квадратиков. Следующий слой идет глубже и распознает сложные комбинации из черточек,уголков, кружочков, квадратиков и т.п. - вот и получаем уже контуры. Следующий слой идет еще дальше - по контурам угадывает характерные формы различных частей различных объектов, следубющий слой по частям контуров опознает целые объекты. По размерам на изображении примерно прикидываем расстояние, по положению объекта на различных кадрах уточняем расстояние - строим рельефную модель. По множеству рельефных моделей строим полную 3D-модель обстановки. Ну это если упрощенно. По крайней мере часть из этого лучше делать на нейронных сетях.

то что вы описываете, не есть нейронная сеть (вот если такую сделаете, тогда и будем обсуждать). Это поочередная обработка потока данных (конвейер) различными программами (которые в вашем представлении могут быть нейронными сетями). Но это точно не СЛОИ сети. Я так утверждаю, по нескольким причинам. Во-первых, когда наблюдаете обученную сеть, то сказать за что отвечает тот или иной слой -- это на грани фантастики. Во-вторых, если это будет только один слой, то много от него вообще ждать не приходиться. Для любой более или менее серьезной функции, необходимо (и достаточно) 3 слоя.
Аватара пользователя
daner
Эксперт ИИ
 
Сообщения: 1811
Зарегистрирован: Сб фев 10, 2007 19:10:44
Откуда: Israel

Сообщение DK_sensey » Пн сен 07, 2009 13:12:09

Я так утверждаю, по нескольким причинам. Во-первых, когда наблюдаете обученную сеть, то сказать за что отвечает тот или иной слой -- это на грани фантастики

Я целенаправленно формирую НС и точно знаю за что отвечает каждый нейрон.

то что вы описываете, не есть нейронная сеть (вот если такую сделаете, тогда и будем обсуждать). Это поочередная обработка потока данных (конвейер) различными программами (которые в вашем представлении могут быть нейронными сетями). Но это точно не СЛОИ сети.

Впринципе согласен. Просто при помощи НС это сделать проще всего для получения максимального качества результата.


Во-вторых, если это будет только один слой, то много от него вообще ждать не приходиться. Для любой более или менее серьезной функции, необходимо (и достаточно) 3 слоя.

Верно что одного слоя мало, но я не согласен что 3-х достаточно. Я рассматриваю слои как операции преобразования образов. Это можно сравнить с операциями преобразования чисел и тогда последовательность таких операций есть вычисление. Последовательность слоев НС есть последовательность операций преобразования образов - и чем более сложные преобразования нам нужно произвести тем больше слоев нам понадобится.

Слава богу никто еще не утверждал что для любых вычислений достаточно трех машинных команд:)
DK_sensey
Серьёзный посетитель
 
Сообщения: 133
Зарегистрирован: Пт июл 17, 2009 16:50:14
Откуда: Беларусь

Сообщение daner » Пн сен 07, 2009 15:27:57

Есть формальное доказательство, что любую непрерывную функцию можно выразить через сеть перцептронов в три слоя (правда с бесконечным средним слоем, но это опять таки если речь идет и ЛЮБОЙ функции, а их вообще-то тоже бесконечное множество, так что это все теоретически).
И про 3 команды тоже утверждали :). Посмотрите про то как определяется МТ... :) все зависит от того, как их интерпретировать. :)
Аватара пользователя
daner
Эксперт ИИ
 
Сообщения: 1811
Зарегистрирован: Сб фев 10, 2007 19:10:44
Откуда: Israel

Сообщение DK_sensey » Пн сен 07, 2009 20:07:25

Ну тогда согласен. :)

Посмотрите про то как определяется МТ...

Что такое МТ? Материальная точка?
DK_sensey
Серьёзный посетитель
 
Сообщения: 133
Зарегистрирован: Пт июл 17, 2009 16:50:14
Откуда: Беларусь

Сообщение daner » Пн сен 07, 2009 22:42:28

DK_sensey писал(а):Что такое МТ?

Машина Тьюринга.
Аватара пользователя
daner
Эксперт ИИ
 
Сообщения: 1811
Зарегистрирован: Сб фев 10, 2007 19:10:44
Откуда: Israel

Сообщение DK_sensey » Вт сен 08, 2009 18:45:23

А, тогда понятно. Я согласен что сколько людей столько и пониманий. Поэтому часто очень сложно понять друг друга даже если вроде бы говорим на одном языке. Но есть одна вещь на уровне которой люди абсолютно понимают друг друга - это работающая на практике система. И поэтому я больше влюблен в практику чем теорию. Практика - это то что объединяет людей. Воплощенное в практике может изменить мир. Вспомним как появились компьютеры - пока о них говорили как о возможности - мало кто понимал что это и зачем это нафик кому-то может стать нужно. Но как только кто-то оказался достаточно смелым чтобы выпустить конкретную работающую выч. машину для обычных людей - все сразу стали понимать что это такое и зачем это им - конкретно им - нужно:)
DK_sensey
Серьёзный посетитель
 
Сообщения: 133
Зарегистрирован: Пт июл 17, 2009 16:50:14
Откуда: Беларусь


Вернуться в Практический подход к искусственному интеллекту

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 1


cron


Rambler's Top100 Каталог ресурсов ListTop.Ru Каталог сайтов Союз образовательных сайтов Parenting.ru - Родители семья дети ребенок

     Сайт "Искусственный интеллект" - программирование ИИ от разработчика: общение, статьи, ссылки.