Пиксельную в гладкую? ↑
metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
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?
10 комментариев
сначала старые сначала новые
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 iPad
http://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?
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 iPad
http://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.
Хм. Такая аппроксимация возможна, конечно. Но какая должна быть точность? Какая вообще цель-то? :)
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.html
Попробуйте начертить соотв. буквы мышкой. Сброс по клику в любом месте.
Качество распознавания, конечно, оставляет желать лучшего... :(
http://eugzol.narod.ru/gestures_test.html
Попробуйте 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. 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".
Даже и пробовать не буду. Я лично работал с прогой, которая давала прекрасное распознавание и разрешение.
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.
(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.
--(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.