Здравствуйте, Sergey A. Sablin, Вы писали:
SAS>Здравствуйте, DoctorM, Вы писали:
DM>>Всех приветствую,
DM>>Задача состоит в следующем. У нас есть изображение. Есть возможность сохранить от 1 до N даблов, неким образом описываюших его. Необходимо отфильтровать поток изображений (имеющих порой другие размеры), которые "совсем не похожи на исходное". Иными словами "нечеткая селеция". Алогритм должен быть довольно простым и универсальным (не надо предлагать тренировки, ХММ и т.п.)
DM>>Заранее благодарен за идеи и активность в обсуждении, DM>>Доктор
SAS>Не совсем понятно чего же ты хочешь. Что именно должны описывать эти даблы и для чего они будут использоваться. SAS>Чем более подробно изложишь мысль, тем более активно будут реагировать на поставленную задачу.
У меня есть два приложения. Первое берет картинку (обычно не более 50x50 пикселов) и может вычислить ряд параметров на ней. Пусть эти параметры записываются в файл.
Затем второе приложение считывает эти параметры и применяет АНАЛОГИЧНЫЕ вычисления к потоку картинок, а затем производит фильтрацию по значениям параметров (нечетко сравнивая их с эталонными).
Необходимы алгоритмы для вычисления указанных параметров, которые довольно хорошо производят фильтрацию. Основная задача — существенно сократить число гипотез.
Картинки могут различаться, но незначительно. :-) К примеру, иконки с небольшими искажениями, изменяющаяся цветовая гамма (при почти сохранившейся структуре) и т.п.
Если fuzzy logic осталась, то готов ответить на уточняющие вопросы.
