Deep Leaning. Наставьте на путь истинный

@I am so sorry · Регистрация: 14.03.2015

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Доброго времени суток, появилась на горизонте задача, не знаю даже с какой стороны подступиться.

"Есть 2 подлинных качественных фото некоторого документа, сделанные на разные устройства, необходимо программно определить является ли документ на фотографиях одним и тем же или нет. Т.е. не просто один и тот-же текст а еще и идентичность подписи\печати. "

Сам я программист вебщик и о том как подобные задачи решаются имею очень поверхностное представление. Посоветуйте книгу(и)\курс(ы) и python библиотеку(и), при помощи которых я смогу решить эту задачу.

@dondublon · 28.09.2017, 11:49

Я, канеш, не специалист по ML, но, сдаётся мне, вы просите невозможного.

ML может решить задачу классификации, кластеризаци и регрессии. (Посмотрите сами, что это, в данном объяснении пока не суть.)
Классификация - если у вас есть куча образцов подписи Иванова, куча образцов подписи Петрова и то же самое Сидорова - то вы можете создать распознавалку, которая некую случайную подпись отнесёт к одному из трёх подписантов (потому что сеть обучена именно на них). С некоторой вероятностью. А ваша задача - это уже, извините, графологическая экспертиза, доступная только человеку.

@I am so sorry · 29.09.2017, 09:21 **[ТС]**

Сообщение от dondublon

Я, канеш, не специалист по ML, но, сдаётся мне, вы просите невозможного.

ML может решить задачу классификации, кластеризаци и регрессии. (Посмотрите сами, что это, в данном объяснении пока не суть.)
Классификация - если у вас есть куча образцов подписи Иванова, куча образцов подписи Петрова и то же самое Сидорова - то вы можете создать распознавалку, которая некую случайную подпись отнесёт к одному из трёх подписантов (потому что сеть обучена именно на них). С некоторой вероятностью. А ваша задача - это уже, извините, графологическая экспертиза, доступная только человеку.

Спасибо за ответ, а если на фотографиях просто картина мы можем определить одна и та же эта картина или нет? Были уже такие разработки?

@dondublon · 29.09.2017, 09:31

I am so sorry, возможно, главная трудность в обучении сети.
Формально это бинарная классификация. То есть отнести изображение к одному из двух классов ("да, она" и "нет, не она").
Но вам нужно достаточное количество образцов, которые относятся к "да, она", чтобы натренировать сеть.

@vlasovsv26 · 29.09.2017, 10:43

I am so sorry,

если у вас только 2 образца, то, скорее всего, ML вам не поможет, фишка learning-а это именно обучение, то есть вы должны, сначала, показать нейронной сети (я бы использовал сверточную)сотни или тысячи пар документов, показав что является парой, а что нет, а потом показываете ей то что у вас есть и она сможет (используя накопленный опыт) сказать что это за пара

Добавлено через 50 минут
на 2-х образцах я думаю надо думать о каком-то тривиальном алгоритме

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Валидация и контроль данных табличной части документа перед записью Maks 22.04.2026 Алгоритм из решения ниже реализован на примере нетипового документа, разработанного в КА2. Задача: контроль и валидация данных табличной части документа перед записью с учетом регламента компании. . .	Отчёт о затраченных материалах за определенный период с макетом печатной формы Maks 21.04.2026 Отчёт из решения ниже размещён в конфигурации КА2. Задача: разработка отчёта по затраченным материалам за определённый период, с возможностью вывода печатной формы отчёта с шапкой и подвалом. В. . .	Отчёт о спецтехнике находящейся в ремонте Maks 20.04.2026 Отчёт из решения ниже размещен в конфигурации КА2. Задача: отобразить спецтехнику, которая на данный момент находится в ремонте. Есть нетиповой документ "Заявка на ремонт спецтехники" который. . .	Памятка для бота и "визитка" для читателей "Semantic Universe Layer (Слой семантической вселенной)" Hrethgir 19.04.2026 Сгенерировано для краткого описания по случаю сборки и компиляции скелета серверного приложения. И пусть после этого скажут, что статьи сгенерированные AI - туфта и не интересно. И это не реклама -. . .
Запрет удаления строк ТЧ документа при определённом условии Maks 19.04.2026 Алгоритм из решения ниже реализован на примере нетипового документа "Аккумуляторы", разработанного в конфигурации КА2. У данного документа есть ТЧ, в которой в зависимости от прав доступа. . .	Модель заражения группы наркоманов alhaos 17.04.2026 Условия задачи сформулированы тут Суть: - Группа наркоманов из 10 человек. - Только один инфицирован ВИЧ. - Колются одной иглой. - Колются раз в день. - Колются последовательно через. . .	Мысли в слух. Про "навсегда". kumehtar 16.04.2026 Подумалось тут, что наверное очень глупо использовать во всяких своих установках понятие "навсегда". Это очень сильное понятие, и я только начинаю понимать край его смысла, не смотря на то что давно. . .	My Business CRM MaGz GoLd 16.04.2026 Всем привет, недавно возникла потребность создать CRM, для личных нужд. Собственно программа предоставляет из себя базу данных клиентов, в которой можно фиксировать звонки, стадии сделки, а также. . .

@I am so sorry 0 / 0 / 0 Регистрация: 14.03.2015 Сообщений: 11

	Deep Leaning. Наставьте на путь истинный 28.09.2017, 10:14. Показов 1412. Ответов 4 Метки machine learning (Все метки) Доброго времени суток, появилась на горизонте задача, не знаю даже с какой стороны подступиться. "Есть 2 подлинных качественных фото некоторого документа, сделанные на разные устройства, необходимо программно определить является ли документ на фотографиях одним и тем же или нет. Т.е. не просто один и тот-же текст а еще и идентичность подписи\печати. " Сам я программист вебщик и о том как подобные задачи решаются имею очень поверхностное представление. Посоветуйте книгу(и)\курс(ы) и python библиотеку(и), при помощи которых я смогу решить эту задачу. 0

@dondublon 4653 / 2073 / 366 Регистрация: 17.03.2012 Сообщений: 10,183 Записей в блоге: 6
	28.09.2017, 11:49
	Сообщение было отмечено I am so sorry как решение Решение Я, канеш, не специалист по ML, но, сдаётся мне, вы просите невозможного. ML может решить задачу классификации, кластеризаци и регрессии. (Посмотрите сами, что это, в данном объяснении пока не суть.) Классификация - если у вас есть куча образцов подписи Иванова, куча образцов подписи Петрова и то же самое Сидорова - то вы можете создать распознавалку, которая некую случайную подпись отнесёт к одному из трёх подписантов (потому что сеть обучена именно на них). С некоторой вероятностью. А ваша задача - это уже, извините, графологическая экспертиза, доступная только человеку. 0

@dondublon 4653 / 2073 / 366 Регистрация: 17.03.2012 Сообщений: 10,183 Записей в блоге: 6
	29.09.2017, 09:31
	I am so sorry, возможно, главная трудность в обучении сети. Формально это бинарная классификация. То есть отнести изображение к одному из двух классов ("да, она" и "нет, не она"). Но вам нужно достаточное количество образцов, которые относятся к "да, она", чтобы натренировать сеть. 0

@vlasovsv26 4 / 4 / 2 Регистрация: 06.03.2017 Сообщений: 180
	29.09.2017, 10:43
	I am so sorry, если у вас только 2 образца, то, скорее всего, ML вам не поможет, фишка learning-а это именно обучение, то есть вы должны, сначала, показать нейронной сети (я бы использовал сверточную)сотни или тысячи пар документов, показав что является парой, а что нет, а потом показываете ей то что у вас есть и она сможет (используя накопленный опыт) сказать что это за пара Добавлено через 50 минут на 2-х образцах я думаю надо думать о каком-то тривиальном алгоритме 0

Опции темы

Deep Leaning. Наставьте на путь истинный

Решение