Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.1 (1)     Поиск:
Автор	Тема: Распознавания лиц не на нейронах
гость 195.128.120.*	Распознавания лиц не на нейронах Добавлено: 05 дек 06 17:49 http://www.hushcrash.land.ru/mysoft/ [Ответ][Цитата]
гость 83.69.129.*	На: Распознавания лиц не на нейронах Добавлено: 08 дек 06 10:39 Доступна новая версия там же ... [Ответ][Цитата]
admin Сообщений: 292	На: Распознавания лиц не на нейронах Добавлено: 08 дек 06 13:52 а краткое описание алгоритма, если это конечно не страшная тайна? [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: Распознавания лиц не на нейронах Добавлено: 08 дек 06 13:55 Вот вы когда публиковали ваши программы... неужели вы думаете что это кому то интересно?! И дело не в том что "программа" плохо работает или хорошо работает. Пока вы не будете публиковать алгоритмы, ваши программы, это детские игры и никому нет до них дела. придерживайтесь простых правил : 1) Определите задачу и то, где она может быть применима и какие сложности возникают 2) Опишите альтернативные подходы (в крации, вместе со ссылками , где об этом можно поточнее узнать) и проблемы которые в них не решены (т.е. анализ). 3) Детально представьте ваш способ. 4) Сравните его с приведенными в разделе 2 альтернативами и четко покажите, где у вас преимущества, а где ваш способ проигрывает (и желательно с причинами, если вы их поняли). 5) имперические (т.е. на опытах) сравнения производительности (желательно с графиками, так проще понимать). ВОТ ПОСЛЕ ЭТОГО можно, что-либо говорить о том, что вы сделали. А иначе... просто бессмысленно. [Ответ][Цитата]
гость 83.69.129.*	На: Распознавания лиц не на нейронах Добавлено: 10 дек 06 11:43 >1) Определите задачу и то, где она может быть применима и какие сложности возникают да везде где требуется по физиономии найти ФИО человека >2) Опишите альтернативные подходы (в крации, вместе со ссылками , где об этом можно поточнее узнать) и проблемы которые в них не решены (т.е. анализ). ...подходов я не всречал (их просто нет, а если... то там просто (абстрактная) теория, а реализации нет!) >3) Детально представьте ваш способ. Пожалуста, без проблем, ТОЛЬКО УСЛОВНО >4) Сравните его с приведенными в разделе 2 альтернативами и четко покажите, где у вас преимущества, а где ваш способ проигрывает (и желательно с причинами, если вы их поняли). Большие приемущества, и не проигрывает (при четких условиях) >5) имперические (т.е. на опытах) сравнения производительности (желательно с графиками, так проще понимать). какие тут графиги ??? скачай, запусти, оттестируй и сделай вывод. ____________ без обид ! [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: Распознавания лиц не на нейронах Добавлено: 10 дек 06 13:45 >>1) Определите задачу и то, где она может быть применима и какие сложности возникают >да везде где требуется по физиономии найти ФИО человека Сомневаюсь, что ваша программа подходит под ВСЕ эти случаи. Вот, к примеру, после долгих тренировок, узнает ваша программа меня в кепке? Если нет, то, скорее всего ее нельзя применять для "распознавания преступников на улице". Да мало ли проблем бывает : "быстрое распознавание", "распознавание без предварительного обучения" (например, что бы сказать, что это лицо уже появлялось) и т.д. В общем сказать везде, это не сказать ничего!!! >>2) Опишите альтернативные подходы (в крации, вместе со ссылками , где об этом можно >поточнее узнать) и проблемы которые в них не решены (т.е. анализ). >...подходов я не всречал (их просто нет, а если... то там просто (абстрактная) >теория, а реализации нет!) Ну, пусть теоретические!!! В чем проблема?! Да и потом, " распознавание на нейронах" это тоже способ!!! Почему вы решили, что у других способов нет реализации? Я вижу только 3 причине, по которым можно сделать такой вывод: (1) Четко написано, что реализации пока нет (ну что же, это минус способа, так как он не проверен эмпирически) (2) Вы не нашли реализацию (а это минус тех кто публиковал способ!!! они пропустили 5-ий пункт вышеописанных правил. (3) Теоретически их способ просто невыполним (Это еще более интересно, и это делает крайне интересным ваш способ, так что об этом надо поподробней). В любом случае, "распознавание на нейронах" есть, работает и реализации существую. Я лично знаю и другой "не нейронный" способ, и даже видел его реализацию, правда они не только лица распознавали, но и многое другое (например, программа могла отлучит корову от лошади, практически на любом рисунке (т.е. не важно как животное стояло: боком, передом, задом...). Способ очень сложный, так что я толком его не понял, да и не вникал особо. Но это я, а ВЫ наверняка умнее и хорошо в этом способе разобрались (не так ли?), так что и описали бы его как одну из альтернатив!!!! >>3) Детально представьте ваш способ. >Пожалуста, без проблем, ТОЛЬКО УСЛОВНО да как угодно!!! только так, что бы можно было воспроизводить ваш способ самому! Ну, хотя бы для того, что бы продолжить ваши же исследования. И судить с теоретической точки зрения о производительности, плюсах и минусах вашего алгоритма. >>4) Сравните его с приведенными в разделе 2 альтернативами и четко покажите, где у >вас преимущества, а где ваш способ проигрывает (и желательно с причинами, если вы их >поняли). >Большие приемущества, и не проигрывает (при четких условиях) А конкретней? Какие условия должны быть четкими? Какие именно преимущества? скорость обучения? скорость распознавания? Малое количество обучаемых примеров? Высокая точность или способность обобщать? Может ли ваш алгоритм обучатся без учителя? "Большие преимущества" - это детский лепет!!! Как минимум даже по вашему описанию , я понял что ваш алгоритм использует ОЧЕНЬ много памяти (так как долго сохраняет базу знаний). Возможно, вы используете, что-то похожее на "nearest neighbor", что делает ваш алгоритм не дееспособным во многих областях! >>5) имперические (т.е. на опытах) сравнения производительности (желательно с >графиками, так проще понимать). >какие тут графиги ??? >скачай, запусти, оттестируй и сделай вывод. Простите, вы считаете, что нашли в нашем лице группу тестеров? Вы утверждаете, что у вас одни только преимущества? Ну, так продемонстрируйте их!!! Подберите такие эксперименты, которые это будут отлично доказывать. А графики, просто удобно смотреть! Например лично мне хотелось бы видеть такие данные : * процент распознаваемости, в зависимости от количества обучаемых примеров (и как минимум, в эксперименте должны участвовать 10-20 различных фотографий). * как увеличивается база знаний с количеством образов в распознавании. * как влияют на качество распознавания помехи, при демонстрации распознаваемых образов. [Ответ][Цитата]
гость 83.69.129.*	На: Распознавания лиц не на нейронах Добавлено: 10 дек 06 18:00 Цитата: Автор: daner >>1) Определите задачу и то, где она может быть применима и какие сложности возникают >да везде где требуется по физиономии найти ФИО человека Сомневаюсь, что ваша программа подходит под ВСЕ эти случаи. Вот, к примеру, после долгих тренировок, узнает ваша программа меня в кепке? Если нет, то, скорее всего ее нельзя применять для "распознавания преступников на улице". Да мало ли проблем бывает : "быстрое распознавание", "распознавание без предварительного обучения" (например, что бы сказать, что это лицо уже появлялось) и т.д. В общем сказать везде, это не сказать ничего!!! >>2) Опишите альтернативные подходы (в крации, вместе со ссылками , где об этом можно >поточнее узнать) и проблемы которые в них не решены (т.е. анализ). >...подходов я не всречал (их просто нет, а если... то там просто (абстрактная) >теория, а реализации нет!) Ну, пусть теоретические!!! В чем проблема?! Да и потом, " распознавание на нейронах" это тоже способ!!! Почему вы решили, что у других способов нет реализации? Я вижу только 3 причине, по которым можно сделать такой вывод: (1) Четко написано, что реализации пока нет (ну что же, это минус способа, так как он не проверен эмпирически) (2) Вы не нашли реализацию (а это минус тех кто публиковал способ!!! они пропустили 5-ий пункт вышеописанных правил. (3) Теоретически их способ просто невыполним (Это еще более интересно, и это делает крайне интересным ваш способ, так что об этом надо поподробней). В любом случае, "распознавание на нейронах" есть, работает и реализации существую. Я лично знаю и другой "не нейронный" способ, и даже видел его реализацию, правда они не только лица распознавали, но и многое другое (например, программа могла отлучит корову от лошади, практически на любом рисунке (т.е. не важно как животное стояло: боком, передом, задом...). Способ очень сложный, так что я толком его не понял, да и не вникал особо. Но это я, а ВЫ наверняка умнее и хорошо в этом способе разобрались (не так ли?), так что и описали бы его как одну из альтернатив!!!! >>3) Детально представьте ваш способ. >Пожалуста, без проблем, ТОЛЬКО УСЛОВНО да как угодно!!! только так, что бы можно было воспроизводить ваш способ самому! Ну, хотя бы для того, что бы продолжить ваши же исследования. И судить с теоретической точки зрения о производительности, плюсах и минусах вашего алгоритма. >>4) Сравните его с приведенными в разделе 2 альтернативами и четко покажите, где у >вас преимущества, а где ваш способ проигрывает (и желательно с причинами, если вы их >поняли). >Большие приемущества, и не проигрывает (при четких условиях) А конкретней? Какие условия должны быть четкими? Какие именно преимущества? скорость обучения? скорость распознавания? Малое количество обучаемых примеров? Высокая точность или способность обобщать? Может ли ваш алгоритм обучатся без учителя? "Большие преимущества" - это детский лепет!!! Как минимум даже по вашему описанию , я понял что ваш алгоритм использует ОЧЕНЬ много памяти (так как долго сохраняет базу знаний). Возможно, вы используете, что-то похожее на "nearest neighbor", что делает ваш алгоритм не дееспособным во многих областях! >>5) имперические (т.е. на опытах) сравнения производительности (желательно с >графиками, так проще понимать). >какие тут графиги ??? >скачай, запусти, оттестируй и сделай вывод. Простите, вы считаете, что нашли в нашем лице группу тестеров? Вы утверждаете, что у вас одни только преимущества? Ну, так продемонстрируйте их!!! Подберите такие эксперименты, которые это будут отлично доказывать. А графики, просто удобно смотреть! Например лично мне хотелось бы видеть такие данные : * процент распознаваемости, в зависимости от количества обучаемых примеров (и как минимум, в эксперименте должны участвовать 10-20 различных фотографий). * как увеличивается база знаний с количеством образов в распознавании. * как влияют на качество распознавания помехи, при демонстрации распознаваемых образов. вы думаете что нейронная сеть может отвечать вами же перечисленнами требованиями ??? я с удовольствием готов увидеть реализацию системы распознавания на нейронах НО увы, в просторах нашего интернета кроме якобы распознаюшюю символы систему, которая: -имеет 8х8 входов (чего и недостаточно...) -ОЧЕНЬ-ОЧЕНЬ долго обучается (~2 часа) -не имеет интерфейса, при котором пользователь мог сам нарисовать символ (а не программа !!!) (что и вызывает сомнения !) или ПЕРСЕПТРОНА который считает на входе количество едениц (кому это нужно!) или программа "Обучение нейрона детектированию границы ''черное-белое''" (моя система тоже может это сделать) или скачал компоненты с http://www.basegroup.ru/download с демо программой которая начинает сильно ошибатся при обучении её новыми образами ! я сам (с оптимизмом) реализовал именно эту систему на нейронах, НО увы... оптимизм на счет нейронов пропал сразу. И Если вы такой знаток в области распознавания образов ну так продемонстрируйте свои разработки, ЕСЛИ ТАКОВЫ ИМЕЮТСЯ! а если не имеются, то уж извините ... критиковать легко, а вот сделать лучше... (или вообше что либо сделать, это не каждому) вот попробуйте сами реализовать хотябы распознавание символов на НЕЙРОНАХ с тем же интерфейсом (подобным моей системе), пусть даже с аналогичными приемеществами (подобными моей системе), И Я отдам вам должное ! [Ответ][Цитата]
гость 132.70.50.*	На: Распознавания лиц не на нейронах Добавлено: 10 дек 06 19:44 username: DANER ----------------------- я не критиковал вашу работу, я критиковал то как вы ее публикуете (как я могу ее критиковать, если не знаю как она работает). И вы не правильно поняли меня, по поводу распознавания на нейронах. Я не сказал, что они хуже или лучше, я сказал, что хотел бы видеть сравнение вашей системы с их системами. Сам я не писал систем распознавания образов, но думаю, что скоро прийдется это делать, так что, ваш метод, как раз, мне очень интересен, но пока он не будет в СЕРЬЕЗДНОМ виде, не очем и говорить. У каждого метода есть свои плюсы и минусы, и когда встает вопрос о внедрении того или иного метода в систему (для которой распознавание это всего лишь часть) их нужно сравнивать. И никто, не будет сидеть и пробовать ВСЕ МЕТОДЫ на свете!!! поэтому, те методы которые не обоснованны и которые не понятно где применять, просто не подходят (пусть даже на самом деле они СУПЕР ПУПЕР навороченные). [Ответ][Цитата]
Стр.1 (1)