Распознание

Есть несколько призвольных фигур (кривых) и одна эталонная(шаблон), все они заданы векторами.
Мне нужно придумать алгоритм сравнения эталонной фигуры с произвольными и нахождение наиболее схожей с эталонной. Допускается различный маштаб фигур (вектора как раз для этого я и использовал) + допускается незначительный наклон произвольных фигур и разница в количестве веторов из которых состоит эталонная фигура и некоторая произвольная.
Есть у меня несколько идей но мне они не очень нравятся т.к. попадание слишком мало и зависит от большой схожести с эталоном.
Только не предлагайте нейронные сети так как я понятия пока не имею что это такое.
Дайте пожалуйста идею

0

Возможно криво, но:
Основная идея: используя длинну каждого вектора и углы выйти на метод наименьших квадратов.
Алгоритм: на каждой кривой задаемся начальной точкой, с которой начинаем обход по часовой стрелке, и для каждого вектора находим новые кординаты: х - длинна вектора у - угол поворота относительно предыдущего вектора, он положительный если вектор повернут против часовой стрелки и отрицательный в противном случае.
Далее строим для каждой кривой ломаные, состоящие из этих новых векторов, находим самую длинную в проэкции на ось ох(с максимальным периметром) и масштабируем все ломаные так, чтобы они имели одинаковый периметр. Затем каждую угловую точку всех ломаных проэцируем на ось ох, получаем некоторое разбиение Т оси ох. Для каждой точки разбиения х1 є Т высчитываем точки пересечения прямой у=х1 и каждой ломаной.
Тоесть для каждой ломаной мы получаем значения в одних и тех-же точках.
Теперь по методу наименьших квадратов вычисляем разницу между всеми ломаными и эталонной в полученых точках. Та, у которой разница будет минимальна будет наиболее похожа на эталонную ломаную.

В этом методе есть одна проблема - выбор начальной точки.

0