Здравствуйте,

возник вопрос по сабжу:

рисуем на экране некоторую фигуру (окружность например), получаем массив координат точек этой окружности.
потом рисуем вторую фигуру в совершенно другой области экрана, опять-же получаем массив.

задача: сравнить эти фигуры, и выдать долю совпадения.

Кто-нибудь занимался похожими вопросами? Помогите плз. или подскажите куда копать.

заранее благодарен.

Здравствуйте, cahbi7, Вы писали:

Посмотри здесь

Автор: What
Дата: 21.03.05

, может быть поможет.

Здравствуйте, cahbi7, Вы писали:
C>задача: сравнить эти фигуры, и выдать долю совпадения.

А что ты понимаешь под выделенным?

Здравствуйте, cahbi7, Вы писали:

C>Здравствуйте,

C>возник вопрос по сабжу:

C>рисуем на экране некоторую фигуру (окружность например), получаем массив координат точек этой окружности.
C>потом рисуем вторую фигуру в совершенно другой области экрана, опять-же получаем массив.

C>задача: сравнить эти фигуры, и выдать долю совпадения.

C>Кто-нибудь занимался похожими вопросами? Помогите плз. или подскажите куда копать.

C>заранее благодарен.

Если форма фигур заранее известна, то можно копать в сторону преобразования Хафа (Hough transform). Еще в нете есть книжка "Введение в контурный анализ. Приложения к обработке изображений и сигналов". Там приводятся алгоритмы, с помощью которых можно выделять произвольные контуры ну и делать с ними всякие операции (сравнивать например). Сам я эту книжку читать только начал, поэтому ничего более конкретного посоветовать не могу.

Здравствуйте, jhng, Вы писали:

J>Еще в нете есть книжка "Введение в контурный анализ. Приложения к обработке изображений и сигналов". Там приводятся алгоритмы, с помощью которых можно выделять произвольные контуры ну и делать с ними всякие операции (сравнивать например).

Я тоже сейчас копаюсь в данной теме, не подкинешь ссылку на книгу?

C>возник вопрос по сабжу:

C>рисуем на экране некоторую фигуру (окружность например), получаем массив координат точек этой окружности.
C>потом рисуем вторую фигуру в совершенно другой области экрана, опять-же получаем массив.
C>задача: сравнить эти фигуры, и выдать долю совпадения.
C>Кто-нибудь занимался похожими вопросами? Помогите плз. или подскажите куда копать.

Проще всего применить персептрон. Если фигур, которые требуется распознавать немного,
то он отично справится. Надо только выбрать инвариант, устойчивый к афинным преобразованиям —
тут много способов, например можно за основу взять преобразование Фурье контура фигуры.

Была такая синяя книжка по нейронным сетям некоего не то поляка, не то чеха — к сожалению,
я сейчас не дома и посмотреть не могу — там описано решение именно этой задачи.

Если распознавания составных или ратсровых образов не требуется — то персептрон тут то,
что надо. Распознавание очень уверенное.

Да-да-да, копайте в огороде нейроалгоритмов

C>рисуем на экране некоторую фигуру (окружность например), получаем массив координат точек этой окружности.
C>потом рисуем вторую фигуру в совершенно другой области экрана, опять-же получаем массив.
C>задача: сравнить эти фигуры, и выдать долю совпадения.
Я думаю вам стоит обратить внимание на синтаксическое распознавание образов (Syntactic Pattern Recognition). Распознавание контурных объектов состоящих из геометрических примитивов с помощью формальных грамматик проводится достаточно удобно.
Книги: Ту, Гонсалес, Принципы распознавания образов, М:Мир, 1978 г., Gonzalez, R.C., and Thomason, M.G.,
Syntactic Pattern Recognition: An Introduction,Addison-WesleyReading, 1978.

посоветуйте литературку по нейросетям для начинающих, где меньше теории и больше практики.
и какой уровень знаний нужен для изучения нейросетей?

Здравствуйте, Force_Majeure, Вы писали:

F_M>Здравствуйте, jhng, Вы писали:

J>>Еще в нете есть книжка "Введение в контурный анализ. Приложения к обработке изображений и сигналов". Там приводятся алгоритмы, с помощью которых можно выделять произвольные контуры ну и делать с ними всякие операции (сравнивать например).

F_M>Я тоже сейчас копаюсь в данной теме, не подкинешь ссылку на книгу?

ссылка. Если не попрет — зайди сюда и выбери любую другую.

Здравствуйте, dmz, Вы писали:

C>>возник вопрос по сабжу:

C>>рисуем на экране некоторую фигуру (окружность например), получаем массив координат точек этой окружности.
C>>потом рисуем вторую фигуру в совершенно другой области экрана, опять-же получаем массив.
C>>задача: сравнить эти фигуры, и выдать долю совпадения.
C>>Кто-нибудь занимался похожими вопросами? Помогите плз. или подскажите куда копать.

dmz>Проще всего применить персептрон. Если фигур, которые требуется распознавать немного,
dmz>то он отично справится. Надо только выбрать инвариант, устойчивый к афинным преобразованиям —
dmz>тут много способов, например можно за основу взять преобразование Фурье контура фигуры.

dmz>Была такая синяя книжка по нейронным сетям некоего не то поляка, не то чеха — к сожалению,
dmz>я сейчас не дома и посмотреть не могу — там описано решение именно этой задачи.

dmz>Если распознавания составных или ратсровых образов не требуется — то персептрон тут то,
dmz>что надо. Распознавание очень уверенное.

Если требуется инвариантное к сдвигу распознавание, то можно воспользоваться автокорелляторной сетью. Ее описание можно найти в издании "НЕЙРОИНФОРМАТИКА" / А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, А.Н.Кирдин и др. — Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. — 296с. А конкретно — в главе 8. В интернете архив должен валяться.