كيفية تصميم تقريبي الحل الخوارزمية

Question

أريد أن أكتب خوارزمية يمكن أن تأخذ أجزاء من الصورة ومطابقتها إلى صورة أخرى من نفس الكائن.

على سبيل المثال, إذا أعطى الكمبيوتر صورة زهرية صورة المشهد مع مزهرية في ذلك ، كنت أتوقع أن تحديد المكان في الصورة إناء.كيف يمكنني البدء في تطوير خوارزمية مثل هذا ؟

النهائي استخدام هذه الخوارزمية سيتم تطبيق ذلك على سبيل المثال مع صورة وجه شخص ما يمكن أن تقول إذا كانوا في حشد من الناس.هذه الخوارزمية من شأنه في نهاية المطاف أن تطبق على دفق الفيديو.

تحرير: أنا لا أتوقع الفعلي حل هذه المشكلة كما أنا لا أتمنى حلها في وقت قريب.السؤال الحقيقي هو كيف تعرف شيئا من هذا القبيل إلى الكمبيوتر بحيث يمكن أن تجعل خوارزمية أن تفعل ذلك.

شكرا

Answer 1

المشكلة الأولى التي تصف والثاني كلاهما مختلف تماما.

جزءا رئيسيا من كل تحلها العديد من آلة رؤية المكتبات المتاحة.قد تحتاج إلى مزيج من التقنيات لتحقيق أي نجاح في أي مهمة.

في أول واحد كنت بحاجة إلى شيء عموما تسلم الكائنات.ربما كنت استخدم عدد من الخوارزميات في الحفل لتحديد المقدمة كائن في نموذج الصورة ثم القيام ببعض النوع من المرجح مقارنة تقسيم صورة الهدف.

في الحالة الثانية ، دراسة الوجوه هو أكثر صعوبة بكثير المشكلة النسبية العامة التعرف أعلاه.وجوه تبدو كل نفس ، أو ما يقرب من ذلك.الأشياء التي العامة التعرف سيلاحظ من غير المحتمل أن تكون جيدة بالنسبة تمييز الوجوه.تحتاج خوارزمية بالفعل ضبطها التعرف على الوجه.لحسن الحظ هذا هو تنضج بسرعة الميدانية وربما يمكنك أن تفعل هذا فضلا عن الحالة الأولى ، ولكن مع مجموعة مختلفة من الوظائف.

Answer 2

وهو مدرس سابق لي كتبت الدكتوراه أطروحة على نوع مماثل من مشكلة إلا له مدخلات كان مفصلا نموذج 3D من شيء ، التي كان استخدامها للعثور على هذا الكائن في الصور 2D.هذا غير تافهة مشكلة, لا يوجد واحد 'الجواب', بالتأكيد لا شيء من شأنه أن يصلح تجاوز سعة المكدس الشكل.

أفضل إجابة:جمع الكثير من المال وتوظيف ذوي الخبرة جدا مبرمج.

بالتوفيق لك.

Answer 3

الجواب البسيط هو العثور على طريقة رياضية لوصف الوجوه التي يمكن أن تشكل زوايا جزئية بيانات مفقودة ، ثم صقل وتعليم.

يبدو أن أبل قد فعلت شيئا مثل هذا ، ومع ذلك ، فإنه لا يزال يجعل من الأخطاء ويجب أن تدرس وهي تتحرك إلى الأمام.

أتوقع أنها سوف تكون أكثر حول الرياضيات, من حول البرمجة.

Answer 4

أعتقد أنك سوف تجد هذا أن يكون تحديا كبيرا.هذا هو مشكلة صعبة للغاية و هو واحد من العديد من مجالات الحوسبة التي تندرج تحت مجال الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية).التعرف على الوجه سيكون بالتأكيد الخيار الأكثر شعبية من هذه المشكلة وعلى الرغم من ما كنت قد قرأت في وسائل الإعلام ، أي ادعى النجاح ليست على ما صنعت ؟ أعتقد أن أقرب الحلول تنطوي على شبكات العصبية و أنها تتطلب واضحة جدا و مختارة بعناية الصور عادة.

قد تتمكن من محاولة القراءة هنا على الرغم من.حظا سعيدا!