|
|
На: Похожесть двух множеств. Решения.
Добавлено: 07 мар 14 5:28
|
как формировать эталон? - усреднением образцов, сглаживанием 'самого хорошего', выделения характеристических признаков (сделать искусственный прототип). Возможно, что будет зависимость от природы эталона.
|
|
|
Kek Сообщений: 1133 |
|
|
На: Похожесть двух множеств. Решения.
Добавлено: 07 мар 14 5:34
Изменено: 07 мар 14 5:37
|
Автор: гость 78.25.120 как формировать эталон? - усреднением образцов, сглаживанием 'самого хорошего', выделения характеристических признаков (сделать искусственный прототип). Возможно, что будет зависимость от природы эталона. |
|
Для проверки метода конечно сначало надо обучать. Я мыслил так. Есть несколько реализаций одного слова - заносим все вариации в базу на основе совокупности методов (огибающая + спектр). Далее эта база пополняется вариациями в результате работы. Непомерное разбухание базы - критерий к наведению порядка, что означает детализация критериев методов и обновление базы. Вот инвариантность от природы эталона решается предварительной фильтрацией: нормализация по амплитуде + спектральное преобразование. Ну, а остальное только статистика.
|
|
|
| |
|
На: Похожесть двух множеств. Решения.
Добавлено: 07 мар 14 6:23
|
Автор: Kek
Я не шутил. Поиск минимально достаточного и необходимого количествоа алгоритмов - вот задача, которую я пытаюсь понять на конкретном потоке. Что-то надо написать ручками. И это что-то конечное число. Во всем остальном вы правы. Из этих микроалгоритмов вырастают сложные действия. |
|
на мой взгляд это тупиковая постановка (мин и дост кол-во алгоритмов) когда предшествующая задача поставлена шире без уточнения конкретной "степени сложности" распознаваемого. кроме того многое будет зависеть от качества создаваемых вами ручками алгоритмов. в подходе котый я озвучил ранее задача в другом . в экспериментальном (теоретически это практически не возможно на данном этапе) нахождении степени "мощьности" (достаточного потенциала для эволюции изначально хаотичной системы) самообучающейся системы в которой эти алгоритмы будут формироваться автоматически.
|
|
|
|
На: Похожесть двух множеств. Решения.
Добавлено: 07 мар 14 6:27
|
Автор: Kek
Для проверки метода конечно сначало надо обучать. Я мыслил так. Есть несколько реализаций одного слова - заносим все вариации в базу на основе совокупности методов (огибающая + спектр). Далее эта база пополняется вариациями в результате работы. Непомерное разбухание базы - критерий к наведению порядка, что означает детализация критериев методов и обновление базы.
Вот инвариантность от природы эталона решается предварительной фильтрацией: нормализация по амплитуде + спектральное преобразование. Ну, а остальное только статистика. |
|
это решение задачи "в лоб", имимтация еи не имеющая никакого отношения к еи/сии, а только к ии.
|
|
|
| |
|
На: Похожесть двух множеств. Решения.
Добавлено: 07 мар 14 6:41
|
ежу понятно, что ТУТ речь и идет об 'ии', а не о болтовне вокруг 'сии/еи'..
что до числа 'микроалгоритмов', то 'общая' постановка должна поразумевать (а) переменное число типов микроалгоритмов, (б) переменное число реализаций типа в системе, (в) переменность свойств типа (хотя бы из-за изменения системы типов) и экземплеров типа, и зависимость свойств от их 'успешности' в системе и 'успешности' самой системы. Число и свойства есть величины производные от переопределения системы.
|
|
|
| |
|
На: Похожесть двух множеств. Решения.
+1
Добавлено: 07 мар 14 6:49
|
Автор: Kek Я говорю без касательства остальных вещей таких как обучение и т.д. Здесь надо сконцентрироваться на узкой проблеме. И она звучит так как я озвучил. Реализация способа сравнения двух множеств различной мощности - это универсальная задача распознавания вообще. Как дальше эта задача встраивается в контекст - это более высокого порядка штука и мне не хотелось бы сейчас об этом говорить. Скажу только, что эталоны слов или фонем для сравнения могут формироваться двумя способами. 1 - четкое обучение. 2 - на основе кластеризации потока, выделения из него часто повторяющихся участков. Без сравнения все равно никуда. Вот и чешу репу. |
|
Мне кажется нельзя разделять распознавание и обучение. Это единый процесс. В процессе распознавания происходит обучение. И наоборот, результаты обучения используются для распознавания.
|
|
|
|
На: Похожесть двух множеств. Решения.
Добавлено: 07 мар 14 7:02
|
тут еще имеется в виду некое сочетание подходов обучение с учителем и без оного. без учителя образуем класс, а учитель скажет что этот класс есть хорошо, без учителя свяжем классы (образы слов - образы предметов/значений, а учитель скажет какие связи правильные, сами выделим признаки класса, а учитель может сказать какие признаки важные.
|
|
|
|
На: Похожесть двух множеств. Решения.
Добавлено: 07 мар 14 7:03
|
Если все линии это экземпляры одного слова, то точное совпадение с одним из них и будет результатом распознавания. Я предлагаю не усреднять множество экземпляров, а складывать их, не теряя точности. Графически это выглядит примерно так:
|
|
|
| |
|
На: Похожесть двух множеств. Решения.
Добавлено: 07 мар 14 7:11
|
Дальше круче - если использовать только точки пересечения графиков с их координатами, вместо целых графиков, можно(наверное) сэкономить память. По мере накопления точек выстроится тебе эталон. Далее при распознавании распознавай не контур, а пересечение точек с новым графиком.
|
|
|
| |
| |
|