Специальная тема по компьютерному зрению

Здравствуйте.

Я ищу программиста для общей работы по рассмотрению идеи для распознавания изображения.

Размещал заказ для фрилансеров о консультации по проблеме компьютерного зрения. Общий ответ на вопрос нашел в интернете.

В большинстве случаев пытаются использовать монохроматическое изображение, моя идея - использовать определенный фильтр и, далее, если не найти метод распознавания, попробовать обобщить вытекающий из идеи, но проверить это не могу.

Что хочу предложить вам? Вы как программист должны представлять как использовать идею, если она работоспособна, поэтому предлагаю принять участие в ее рассмотрении.

0

tomater, я тоже не понимаю до конца. В этом и прикол) Мы с вам обычные работяги, которые только краем этого вопроса касаются.

Я по сервисам гугла, яндекса, эппла и ms вижу, что они системы распознавания стараются применять как можно шире. Это не просто так. Значит оно окупается. И если учесть, что некий профиль юзера стоит каких-то денег (опять же, не напрямую), то это всё не просто игры в понты.

1

Кстати да, мои патенты - в области распознавания как раз.

Добавлено через 8 минут

Сообщение от Usaga Я по сервисам гугла, яндекса, эппла и ms вижу, что они системы распознавания стараются применять как можно шире. Это не просто так. Значит оно окупается. И если учесть, что некий профиль юзера стоит каких-то денег (опять же, не напрямую), то это всё не просто игры в понты.

Мне довелось близко соприкоснуться с тем, как мыслят инвесторы и шерхолдеры подобных компаний. Рискну предположить, что всё гораздо хуже, и большинство их игр в AI глубоко убыточны и не имеют такого уж существенного влияния на их текущий бизнес. На западе очень сильно поверили в тезис "AI - это новая нефть", и ведут войну на опережение на этом поле, чтобы захватить наиболее выгодные позиции задолго до того, как это все станет иметь хоть какой-то практический смысл. Но зато тогда они будут в дамках, благодаря своему доминирующему положению. На самом деле, очень много, что они делают имеет подобную мотивацию, основанную на страхе перед тем, что завтра весь ландшафт изменится, а они будут к этому не готовы и профукают свои лидирующие позиции. Благо исторических примеров предостаточно, на MBA их активно изучают.

0

Я интересовался темой ML, кстати, я уже пытался коммерциализовать другую идею, пробовал установить пример программы для распознавания, где, необходимо, загрузить 200 фото для обучения, пытался узнать стоимость быстрообучаемых программ, и узнать о программах с кастомным обучением, чтобы двигаться в направлении развития, но все что есть - общая информация, по которой сложно понять, тем более, что специалисты до сих пор не сформулировали, проблему распознавания, что может уже являться чьей-то коммерческой тайной.

0

А я был в автосалоне Теслы и даже сидел за рулём. Но к сожалению, это не делаем меня Илоном Маском. Но вы, похоже, считаете, что ваши эксперименты уже сделали из вас Andrew Ng. Хотя о чем это я, вы даже не в курсе кто это.

Добавлено через 5 минут
Вот когда сможете мне рассказать чем hinge loss отличается от sigmoid и в каком случае какую применять, тогда сможете говорить, что "интересовались темой ML". Тогда будет смысл с вами обсуждать ваши идеи.

0

Так сложилось, что у меня гуманитарное образование и поэтому обучение пониманию и применению на практике математических функций займет очень большое количество времени. Из информационной мозаики интернета понятно, что:

Есть информация по которой понятно, что есть методы использования ПО по распознаванию, с методами:
метод перебора вида объекта под различными углами, масштабами, смещениями и т. д. Для букв нужно перебирать шрифт, свойства шрифта и т. д.

другой метод найти контур объекта и исследовать его свойства (связность, наличие углов и т. д.)

и метод использования искусственных нейронных сетей. Этот метод требует либо большого количества примеров задачи распознавания (с правильными ответами) - обучение, либо специальной структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи- не обобщенный метод, со своим решением для каждой рассматриваемой задачи.

По тому, что вы написали, я нашел, что это математические функции относящиеся к методу использования, видимо, разных типов искусственных нейронных сетей, так как используются для машинного обучения.

Сигмоиды используются для существенного сокращения вычислительной сложности метода обратного распространения ошибки при обучении (машинное обучение) с учителем одного из базовых видов кибернетической модели мозга, сделав его (метод) применимым на практике.

Hinge loss в машинном обучении используется для обучения классификаторов, как штраф за неправильную классификацию примера. В первую очередь для машин с опорным вектором, которые анализируют данные для классификации и регрессионного анализа.

Добавлено через 3 минуты
Наиболее часто в задачах распознавания образов рассматриваются монохромные изображения, что дает возможность рассматривать изображение как функцию на плоскости. Я предполагаю, что-то из этого направления

0

Увы, зачёт не сдан. Но спасибо, что хоть не поленились залезть в википедию. Тем не менее, терминологией, необходимой для предметной дискуссии по поднятому вопросу, к сожалению, не владеете.

Добавлено через 8 минут
Если вы все-таки серьезно хотите "интересоваться темой ML", могу порекомендовать изучить вот этот вот курс лекций:
https://www.youtube.com/playli... Wr4qEE1Zxk
Я сам его изучал, прорешал все задания. Очень помогло подтянуть свои знания в ряде областей ML и машинного зрения в частности. Вот когда изучите - тогда смело сможете разговаривать на эти темы с пониманием вопроса. Там, частности, станет понятно что я имел в виду под hinge loss и singmoid. Но в процессе все ваши текущие "гениальные идеи" сами собой рассосуться, но это даже хорошо.

0

желтый фильтр синего наиболее сложного цвета и всех остальных плюс белая сетка для измерения движения

0

[img]1366476[/img]

Миниатюры

 

0

пример распознавания синей искаженной надписи сделан при помощи желтой линзы

0

Сообщение от Vladimir2325 пример распознавания синей искаженной надписи сделан при помощи желтой линзы

Я поражаюсь вашему упорству. Вам же открытым текстом пишут, что никому не интересно обсуждать ваши "идеи". Потому что в них нет и не может быть никакой ценности. Ну похимичили вы вручную над одним изображением, и получили более высокое качество распознавания. И что? В этом нет абсолютно никакой ценности. Любой, даже самый гениальный AI можно улучшить, если вручную подготавливать изображения. Но в том-то и суть, что AI должен работать САМ, БЕЗ специальной подготовки, иначе никакой это не AI, и он вовсе не заменяет труд человека, как должен.

Проблема со всеми этими фильтрами и шаманствами в том, что они улучшают качество только на ОДНОМ изображении. А на остальных ухудшают, и там надо другие фильтры и шаманства применять. AI настраивают на сотнях тысячах и даже миллионах изображений, подгоняя параметры обработки таким образом, чтобы В СРЕДНЕМ качество было максимальное. Но всегда будут краевые случаи, на которых эти УСРЕДНЕННЫЕ параметры не оптимальны, и ручным подбором фильтров можно сделать лучше. Но ЭТО НОРМАЛЬНО. ТАК И НАДО.

Есть еще вариант запускать перебор по разным параметрам фильтрации, выжав таким образом еще пару процентов точности, но сильно потеряв в производительности, а значит увеличив расходы на сервера (а продукт-то бесплатный, как мы помним). Любой продукт на основе AI - это всегда компромисс, балланс огромного количества параметров, и всегда гарантировано можно сделать лучше по одному из параметров, например точности, причем очень легко, просто это не нужно для данной задачи.

Поэтому еще раз повторю, не надо думать, что разработчики той программы тупые или ленивые и не знают как сделать лучше. Они знают, уж точно гораздо больше вашего знают, и в ваших идеях для них нет ничего нового. Они все их давно опробовали. Но не стали их применять по ряду причин. Потому что нашли оптимальный для их задачи баланс в другой точке.

Поэтому еще раз вас прошу. Успокойтесь уже. Ваши идеи НИКОМУ не интересны. Ваше желание сделать ИХ продукт точнее тоже никого не волнует. Он такой, какой должен быть. Целей разработчиков он достигает, а что вам это не нравится их вообще не заботит, потому что продукт бесплатный и цель была вовсе не в том, чтобы он вам нравился.

0

Мне в одном месте сказали по поводу моей идеи: Мы в общих чертах предполагаем, зачем все это нужно. И, затем, что разработки в предлагаемом направлении не приоритетны.
Не хочет кто-нибудь обсудить, у меня вопрос, может это ерунда, но: есть ли какая либо теория относительно поиска нужного цвета для фильтра, которая требует огромных расчетов?

0

Все верно, вам ответили то же самое, что я пытался донести до вас, в том числе предпоследнем сообщении. Только предельно корректно и без подробностей.

Сообщение от Vladimir2325 есть ли какая либо теория относительно поиска нужного цвета для фильтра, которая требует огромных расчетов?

Задач, в которых может теоретически потребоваться перебор параметров фильтрации - полно. Это практически все задачи компьютерного зрения. Но разработчики обычно стараются избегать перебора, именно потому, что а) очень вычислительно затратно б) не всегда понятно, как автоматически оценивать результат и выбирать лучший вариант. Вот выбрали вы какие-то параметры цвет, и текст распознался с большим процентом уверенности - но это не всегда означает, что он распознался точнее, он вполне мог просто выдать более уверенный ответ на мусоре.

Поэтому чаще всего ищут какие-то инвариантные преобразования, которые не зависят от цвета, например. А только его изменения.

0

Одухотворять AI я бы не стал. Я не программист, чтобы делать выводы, я понимаю, что специалисты перебрали все способы, когда разбирал свою фото единственный способ, который пришел на ум перебор комбинаций из складываемых частей объекта при сравнении с шаблоном до установления класса объекта, т.е. складывать однотонные части до тех пор пока не будет установлено сходство с каким-либо шаблоном, я как неспециалист могу сделать вывод, что это очень ресурсоемко, если вообще выполнимо.

0

[img]1368384[/img]

Миниатюры

 

0

Дополнение по поводу построения фигуры для сравнения с шаблоном: рассчитывать общий оттенок по гармонической средней до появления пограничного цвета, его можно оценить как границу или как отдельную фигуру, например, блик.

0

Если, например, поставить задачу написать программу распознавания по шаблону, то для классификации все равно будет нужен признак или признаки класса для поиска на изображении и установления сходства?

Добавлено через 1 минуту
Т.е. вмешательство человека для составления базы классов с признаками необходимо?

Добавлено через 35 минут
В данной теме ищу партнера для проверки идеи.

0

Есть дополнение по цветам.

0

Здравствуйте. Вопрос к специалистам: возможно устроить сканирование перекинутого с камеры изображения в оперативной памяти, как начало способа распознавания-в интернете не нашел инфы?

0

Vladimir2325, что?)

0

Появилась упомянутая идея, но теоретически не представляю, как можно сделать.

0