Распознавание образов и алгоритмы против нейронных сетей

Question

Я читал книгу о том, как мозг использует иерархии шаблонов для распознавания и моделирования понятий и сенсорной информации, таких как буквы и слова, написанные в книге, или физические объекты, или другие вещи это природа. Но я немного смущен тем, как можно было бы приступить к реализации простой версии такой системы. У меня есть несколько вопросов об этом.

• Во-первых, какие именно характеристики шаблона в этом контексте?
• И что является самым фундаментальным элементом в такой иерархии шаблонов?
• Есть ли способ распознать их с помощью алгоритма в отличие от нейронной сети?
• Если я пишу программу для формулировки паттернов из линии пикселей, это может быть несколько легким, но как я могу сделать это с помощью двумерного массива пикселей?
• Есть ли разница между визуальными шаблонами и математическими шаблонами?
• Есть ли разница в способе распознавания паттернов в числовой последовательности, а не в последовательности признаков в изображении?

Мне очень хотелось бы помочь в понимании этого, так как большая часть информации, которую я нахожу, требует отличного математического фона, которого я пока не получил.

Answer 1

Оба распознавания математических моделей и функций изображения используют один и тот же тип «познания», но у вас есть различные различные реализации, которые специализируются на каждом. В изображениях вы имеете дело с пиксельным цветом (например: 255,255,255) и его отношением к окружающим его пикселям (двумерный массив).

Для простоты вычислений, большинство Algos пройти через следующий:

• пройти через каждый из горизонтальной линии, то через каждую вертикальную линию и создать массив пикселей разностей (предпочтительно в L * A * B цветового пространства).
• Тогда настройки некоторых параметров, можно выделить уникальные «объекты», которые непрерывны в обоих направлениях х и у
• Создание логического дерева объектов и их расположение на изображении

Если вы хотите делайте что-то немного по-другому, тогда вы будете использовать быстрое преобразование Фурье и следовать шаблонам. Если вы работаете с шаблонами регулярных чисел, принципы одинаковы.