Нейронные сети для распознавания образов

Question

Эй, ребята,Мне интересно, может ли кто-нибудь помочь мне с отправной точкой для проектирования системы нейронной сети, которая может распознавать визуальные шаблоны, например, проверенные и полоски.У меня есть знания по теории, но мало практических знаний.И сетевые поиски дают мне информационную перегрузку.Кто-нибудь может порекомендовать хорошую книгу или учебник, который больше ориентирован на практическую сторону.Спасибо!

Answer 1

Как предложено выше, вы, вероятно, хотите уменьшить свой набор функций. Детектор углов (возможно, метод Харриса ) может быть использован для определения особенностей в шахматном порядке. Аналогично, детектор кромки (возможно, Canny ) может использоваться в случае с полосами. Как упоминалось выше, преобразование Хафа является хорошим методом обнаружения линий.

Набор инструментов обработки изображений MATLAB содержит эти методы, так что вы можете попробовать их для быстрого создания прототипов. OpenCV - это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая также предоставляет эти инструменты (и многие другие).

Answer 2

Вы только пытаетесь распознать такие узоры, как шахматные доски и полосы? Вам нужно использовать систему нейронной сети?

По сути, вы хотите определить на доске несколько простых функций и использовать их в качестве входных данных для системы обучения. Часто бывает проще определить множество двоичных объектов и передать их в однослойную сеть (что может стать по существу линейной регрессией).

Посмотрите, как нейронные сети использовались для обучения игре в нарды (http://www.research.ibm.com/massive/tdl.html),, поскольку это поможет вам понять типы функций, которые делают обучение в нейронной сети эффективным.