Распознавание образов
Всем привет!
С чего вообще начинать изучение такой темы как распознавание образов?
И как вообще это реализуется?
Вот например есть фотка, любого размера, и на ней допустим где-то в какой-то части изображено лицо.
Получается, чтобы определить где это лицо, пробежаться по этой матрице, и найти сначала овал лица произвольной формы, потом найти по бокам уши (или не найти, если они скрыты допустим под шапкой или только одно видно), потом найти произвольной формы, но примерно в каких-то определённых чертах рот, глаза (или там очки), нос и волосы... По идее я так понимаю принцип такой же? Но это принципы, а как на практике вообще реализуются такие вещи? Как в двухмерной матрице найти конкретно овал? Ведь там много разных цветов, оттенков, они переливаются, и как там вообще искать и распознавать эти самые образы?
С чего вообще начинать изучение такой темы как распознавание образов?
И как вообще это реализуется?
Вот например есть фотка, любого размера, и на ней допустим где-то в какой-то части изображено лицо.
Получается, чтобы определить где это лицо, пробежаться по этой матрице, и найти сначала овал лица произвольной формы, потом найти по бокам уши (или не найти, если они скрыты допустим под шапкой или только одно видно), потом найти произвольной формы, но примерно в каких-то определённых чертах рот, глаза (или там очки), нос и волосы... По идее я так понимаю принцип такой же? Но это принципы, а как на практике вообще реализуются такие вещи? Как в двухмерной матрице найти конкретно овал? Ведь там много разных цветов, оттенков, они переливаются, и как там вообще искать и распознавать эти самые образы?
Личного опыта нет, но немного общался по етому поводу с другом, который такое делал (но не професионально)
Читайте про обработку изображений. Пригодится в любом случае. К примеру друг волновым алгоритмом анализировал изменение цвета и строил границы между областями с разным цветом.
А таких примудростей думаю много.
С того что учили в политехе (названия перевожу, поетому будет не точно)
алгоритм максимального-минимального разстояния
алгоритм К-внутренних груповых
алгоритм ISODATA
еще какойто алгоритм был с Перцептроном связанный. Уже не помню точно
Все алгоритмы направлены на групировку мновества точек в Н-мерном пространстве в кластеры (групы близких по разстоянию точек).
Каким они боком именно к распознанию образов нас не доучили :)
Видимо множество векторов пространства там являются множеством критериев схожести образов.
Чем мог помог, только еще раз учтите. информация очень неточная и неполная.
Читайте про обработку изображений. Пригодится в любом случае. К примеру друг волновым алгоритмом анализировал изменение цвета и строил границы между областями с разным цветом.
А таких примудростей думаю много.
С того что учили в политехе (названия перевожу, поетому будет не точно)
алгоритм максимального-минимального разстояния
алгоритм К-внутренних груповых
алгоритм ISODATA
еще какойто алгоритм был с Перцептроном связанный. Уже не помню точно
Все алгоритмы направлены на групировку мновества точек в Н-мерном пространстве в кластеры (групы близких по разстоянию точек).
Каким они боком именно к распознанию образов нас не доучили :)
Видимо множество векторов пространства там являются множеством критериев схожести образов.
Чем мог помог, только еще раз учтите. информация очень неточная и неполная.