Говорилось о том что траектории движения мыши есть в большинстве своём неосознанные. А вы исследовали онтологию этих траекторий? М.б. они состоят из достаточно простых фрагментов, чтобы существующий софт распознавания mouse gestures (котого пруд пруди) справился с их идентификацией? Тогда можно уже прямо на существующих технологиях сделать софт по рефреймингу.
Говорилось о том что траектории движения мыши есть в большинстве своём неосознанные.Нет, говорилось что в движениях мыши ПОЛНО ПАТТЕРНОВ ВСЕХ ВИДОВ И ТИПОВ. И сознательных. И подсознательных.А вы исследовали онтологию этих траекторий?Да.М.б. они состоят из достаточно простых фрагментов, чтобы существующий софт распознавания mouse gestures (котого пруд пруди) справился с их идентификацией?Да, так есть.Тогда можно уже прямо на существующих технологиях сделать софт по рефреймингу.Да, можно. Не только по рефреймингу. По практически любым видам сознательной-подсознательной коммуникации.А ты можешь преобразовать в принципе отражение/описание пиксельной кривой в "гладкую" геометрическую кривую?
А ты можешь преобразовать в принципе отражение/описание пиксельной кривой в "гладкую" геометрическую кривую?Да есть уже готовое, например:What?A mouse gesture library written soley in javascript with power and flexiblity to mould itself for you. Implemented on Mootools following the Object Oriented standards. Library is aimed to set out a future framework for mouse guesters for any browser including modern mobile devices. Check out the video below showing moousture working on iPadhttp://maxpert.github.com/moousture/Позволяет распознавать последовательности движений мыши в восьми направлениях (насколько мне попадались такие либы по распознаванию "мышиных жестов" на глаза, они все по такому принципу организованы):So for example one can make a gesture for letter W as [1, 7, 1, 7].Достаточно ли будет такого?
Это фигня эти восемь направлений. Вот представь. Ми видим на экране в натуральном масштабе что траектория сделала петлю. Петлю просто описать алгебрагическими функциями. Но, прога-то считывает пиксели.
Она не только возможна. Я находил в сети варианты решения этой задачи. Точность задается эмпирически и не превышает обычной разрешающей способности глаз. Т.е. что без напряжения глаз видит на мониторе - то и калибруется. А все чего не видит - для первого уровня систем - то в зачет не идет.
Сделал пример с этой либой:http://eugzol.narod.ru/gestures_test.htmlПопробуйте начертить соотв. буквы мышкой. Сброс по клику в любом месте.Качество распознавания, конечно, оставляет желать лучшего... :(
Ты показываешь другу аппроксимацию. В этой ничего такого сложного нет. Мне тогда программеры сделали специальную прогу, которая рисовала кривые от клика до клика в декартовой системе да еще и с разным разрешением/увеличением.Я же говорю о другом - САМА ПРОГА должна "видеть" последовательность пикселей как геометрическую кривую. И тогда для формализации и дальнейшей автоматизации уже обнаруженных паттернов можно было бы привлечь стандартный мат аппарат. Например, весьма значимый, но элементарный паттерн есть "излом" на кривой. У одних субъектов все их траектории в изломах. А у других все "кругленькое" и в "барашечках".
Я же говорю о другом - САМА ПРОГА должна "видеть" последовательность пикселей как геометрическую кривую.(1) Если есть готовое уравнение кривой в общем виде, элементарно проставить для конкретной "пиксельной" кривой (набора точек) конкретные коэффициенты.(2) Если надо выбрать среди разных видов кривых какая наиболее подходит — это задача сложная. Типа такого нечто делают системы распознавания текста.(3) Если надо классифицировать разные кривые по априори неизвестным классам — это задача супер-сложная. Нейросети что ли применять. Насколько я представляю, это bleeding edge науки.Что вы хотите от проги?И тогда для формализации и дальнейшей автоматизации уже обнаруженных паттернов можно было бы привлечь стандартный мат аппарат.Я думаю, мат аппарат для того что мне кажется вы хотите от компа будет выходит далеко за пределы основ лин. алгебры и аналитической геометрии.Например, весьма значимый, но элементарный паттерн есть "излом" на кривой. У одних субъектов все их траектории в изломах. А у других все "кругленькое" и в "барашечках".Если вы заранее такие паттерны знаете — это задача типа (2) — вполне посильная. Если вы хотите в автоматическом режиме такие паттерны обнаруживать, это задача (3) — сложность оценить не могу.
--Я же говорю о другом - САМА ПРОГА должна "видеть" последовательность пикселей как геометрическую кривую.--(1) Если есть готовое уравнение кривой в общем виде, элементарно проставить для конкретной "пиксельной" кривой (набора точек) конкретные коэффициенты.Это ты указываешь возможный МЕТОД.(2) Если надо выбрать среди разных видов кривых какая наиболее подходит — это задача сложная. Типа такого нечто делают системы распознавания текста.Нахрен это делать. Это все делается ручками.(3) Если надо классифицировать разные кривые по априори неизвестным классам — это задача супер-сложная. Нейросети что ли применять. Насколько я представляю, это bleeding edge науки.Я про такое вообще не говорил ничего.Что вы хотите от проги?Я написал: "ПРОГА должна "видеть" последовательность пикселей как геометрическую кривую."--И тогда для формализации и дальнейшей автоматизации уже обнаруженных паттернов можно было бы привлечь стандартный мат аппарат.--Я думаю, мат аппарат для того что мне кажется вы хотите от компа будет выходит далеко за пределы основ лин. алгебры и аналитической геометрии.Ты меня не правильно понимаешь.--Например, весьма значимый, но элементарный паттерн есть "излом" на кривой. У одних субъектов все их траектории в изломах. А у других все "кругленькое" и в "барашечках".--Если вы заранее такие паттерны знаете...В самом начале этой серии реплик я уже написал - паттерны распознавания кривых все расписаны заранее ручками.Если вы хотите в автоматическом режиме такие паттерны обнаруживать, это задача (3) — сложность оценить не могу.Это простая задача. Потому что ее для меня уже решали. И я и не вовлекал тебя в эту дискуссию. Ты ее сам начал.