![[userpic]](/media/4587bb8388ee4725e346652254c934c26f18585afe1756ca95df939553e68845)
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.
8 комментариев
сначала старые сначала новые
![[userpic]](/media/69a7ab71c484a5587cf1928b5404af73d19a0546aab61a943dfaa1640c2610ea)
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.
![[userpic]](/media/13d872ec9f767ad8008e6f82e03d7d42b2046c53f7eed93d1d56b0786c852e74)
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.