Список форумов neuroproject.ru neuroproject.ru
Форум сайта компании НейроПроект
 
 FAQFAQ   ПоискПоиск   ПользователиПользователи   ГруппыГруппы   РегистрацияРегистрация 
 ПрофильПрофиль   Войти и проверить личные сообщенияВойти и проверить личные сообщения   ВходВход 

Преобразование распознаваемого изображения во входной вектор

 
Начать новую тему   Ответить на тему    Список форумов neuroproject.ru -> Нейронные сети
Предыдущая тема :: Следующая тема  
Автор Сообщение
Куркин Дмитрий
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 23 Янв 2006
Сообщения: 12
Откуда: Челябинск

СообщениеДобавлено: Чт Мар 16, 2006 3:32 pm    Заголовок сообщения: Преобразование распознаваемого изображения во входной вектор Ответить с цитатой

Какие существуют методы сабжа? У кого-нибудь есть линки по этому вопросу? Подкиньте пожалуйста.
А вообще, спросить я хотел вот о чём. Я выполняю сабж так: разбиваю чёрно-белую картинку на клетки и внутри каждой клетки вычисляю средний цвет пикселей. Средний цвет сравниваю с порогом, получается в одной клетке либо "1", либо "0". После этого я вытягиваю 2-мерный массив в 1-мерный (построчно). Так получаю входной вектор для сети, но если на картинке находятся мелкие детали, то приходится её делить на мелкие части и поэтому входной вектор получается огромным.
Критикуйте на здоровье, внимательно выслушаю все предложенияWink.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
siteadmin
НейроПроект
НейроПроект


Зарегистрирован: 10 Июн 2005
Сообщения: 81
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Чт Мар 16, 2006 7:37 pm    Заголовок сообщения: Re: Преобразование распознаваемого изображения во входной ве Ответить с цитатой

Куркин Дмитрий писал(а):
Какие существуют методы сабжа? У кого-нибудь есть линки по этому вопросу? Подкиньте пожалуйста.
А вообще, спросить я хотел вот о чём. Я выполняю сабж так: разбиваю чёрно-белую картинку на клетки и внутри каждой клетки вычисляю средний цвет пикселей. Средний цвет сравниваю с порогом, получается в одной клетке либо "1", либо "0". После этого я вытягиваю 2-мерный массив в 1-мерный (построчно). Так получаю входной вектор для сети, но если на картинке находятся мелкие детали, то приходится её делить на мелкие части и поэтому входной вектор получается огромным.
Критикуйте на здоровье, внимательно выслушаю все предложенияWink.


Методов величайшее множество Смотря что за картинки вы собираетесь распознавать и требуются ли всяческие инвариантности относительно вращений, масштабирований и прочих преобразований.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Куркин Дмитрий
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 23 Янв 2006
Сообщения: 12
Откуда: Челябинск

СообщениеДобавлено: Вт Мар 28, 2006 11:13 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Требуется инвариантность только к масштабу.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
siteadmin
НейроПроект
НейроПроект


Зарегистрирован: 10 Июн 2005
Сообщения: 81
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Вт Мар 28, 2006 2:26 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

так а что за картинки всетаки?
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Куркин Дмитрий
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 23 Янв 2006
Сообщения: 12
Откуда: Челябинск

СообщениеДобавлено: Чт Мар 30, 2006 10:39 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

На каждой картинке - мелкая часть более крупного изображения (типа паззл). От сети требуется определять различные комбинации исходных картинок(комбинация будет также на одной картинке).
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
Показать сообщения:   
Начать новую тему   Ответить на тему    Список форумов neuroproject.ru -> Нейронные сети Часовой пояс: GMT + 4
Страница 1 из 1

 
Перейти:  
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах


Rambler's Top100 Rambler's Top100