roboforum.ru

Для видео такое сразу не катит

аргументируйте, плиз
http://www.aimatrix.nm.ru/compression/PBCAlgorithm.htm
то самое, вполне работает

А смысл тогда в таком образе? В его идентификаторе что ли?

в его связях, кроме того, из за помех полностью пустых образов не будет

С чего вдруг свернется то? По какому принципу? Выкидывать кадры чтоли? Это полноценный ИИ будет делать или кто?
С чего вдруг хранение целых кадров - это эффективный подход?

по принципу выкидывания повторений
зачем полноценный ии? простой скрипт, по минимальной важности
почему целых? они же на подобразы разобьются

Как это не нужны? А опозновать объекты как?

это задача блока распознавания, в котором и будет все тормозить
но есть идея, как можно обойти эту проблему- использовать нейронные микросхемы,
но там свои заморочки

Это опять полноценный ИИ решает что выкинуть? Или кто?

простой скрипт, по принципу выкидывания ненужного

Вы в курсе какие классы задач так решаются, а какие нет?

к сожалению, не очень, буу рад, если просветите

Как быть с классами задач, которые так не решаются?

будем думать

Выкиньте свой курс мнемотехники

зачем выкидывать то, что работает?
к тому же, ваш пример
1. попадает под исключение
2. вы уверенны, что он не активировался? судя по описанию, он напрямую связан
с образами "горячо" "опасно" и будет активироваться без целенаправленного вспоминания
( так мнемотехники инфу закрепляют для длительного хранения )
3. мнемотехника описывает работу памяти здорового ВЗРОСЛОГО человека

Тут 2 варианта - улыбаться друг другу и говорить что всё отлично, вы идёте в правильном направлении, молодцы! или честно указать проблемы, а если я сам не знаю решение, но вижу ошибки в ваших попытках - мне лучше молчать? Нет, вы конечно можете потратить пару лет и сами дойти до этих граблей, если вы не желаете слушать критику без предложения своего готового решения

я не против критики, только пожалуйста, обьясняйте нам, почему оно не правильно, с вашей точки зрения

Добавлено спустя 9 минут 42 секунды:
а то общение становится чересчур эмоциональным

ппц, какой усб ? какие дрова ? зафиг ? берем тупо камеру с выходом RGB 8:8:8 или 5:6:5 и работаем с ней напрямую .. тут же если надо преобразуем.

хорошо, ступил все одно опен cv переписывать придется!

перестраивать алгоритмы это хорошо, только я не представляю как написать такой алгоритм

ну я вот представил, и теперь пытаюсь перевести на русский, вон мы с деадом разговорились
а что относительно моих идей скажешь ты?

lebaon писал(а):

Для видео такое сразу не катит

аргументируйте, плиз
http://www.aimatrix.nm.ru/compression/PBCAlgorithm.htm
то самое, вполне работает

1. Очевидно вы решили, раз это опубликовано на сайте про ИИ, то сразу относится к ИИ?
2. И каким боком это соотносится с поэлементной разницей образов? С чего они где-то одинаковыми будут то? Где это в приведенном вами алгоритме?

lebaon писал(а):

А смысл тогда в таком образе? В его идентификаторе что ли?

в его связях, кроме того, из за помех полностью пустых образов не будет

А какие будут образы если не полностью пустые и сколько они будут занимать? Вы же обещали сжатие замечательное. И зачем нам эти помехи хранить?

lebaon писал(а):

С чего вдруг свернется то? По какому принципу? Выкидывать кадры чтоли? Это полноценный ИИ будет делать или кто?
С чего вдруг хранение целых кадров - это эффективный подход?

по принципу выкидывания повторений
зачем полноценный ии? простой скрипт, по минимальной важности
почему целых? они же на подобразы разобьются

Вы так и не объяснили нигде что за выкидывание повторений. Вы то храните разницу, то выкидываете... определитесь уже.

lebaon писал(а):

Как это не нужны? А опозновать объекты как?

это задача блока распознавания, в котором и будет все тормозить
но есть идея, как можно обойти эту проблему- использовать нейронные микросхемы,
но там свои заморочки

А откуда блок распознавания будет брать информацию?

lebaon писал(а):

Это опять полноценный ИИ решает что выкинуть? Или кто?

простой скрипт, по принципу выкидывания ненужного

Кто решает что это ненужно?

lebaon писал(а):

Вы в курсе какие классы задач так решаются, а какие нет?

к сожалению, не очень, буу рад, если просветите

Например, машина логического вывода не решает вычислительные задачи. Конкретный пример - рассчет гипотенузы по катетам.

lebaon писал(а):

Как быть с классами задач, которые так не решаются?

будем думать

То есть вы создаете обертку для машины логического вывода чтоли? Так этому подходу до ИИ как до луны.

lebaon писал(а):

Выкиньте свой курс мнемотехники

зачем выкидывать то, что работает?
к тому же, ваш пример
1. попадает под исключение
2. вы уверенны, что он не активировался? судя по описанию, он напрямую связан с образами "горячо" "опасно" и будет активироваться без целенаправленного вспоминания (так мнемотехники инфу закрепляют для длительного хранения )
3. мнемотехника описывает работу памяти здорового ВЗРОСЛОГО человека

С чего он будет активироваться-то часто без целенаправленного вспоминания? Не потому ли, что у него важность высокая? Так что не надо подгонять под свой ответ правильные выкладки и вообще - где доказано что он будет активироваться? И при чем тут взрослого? Типа если бы я взрослый на горячее сел - хуже бы запомнил что ли?

lebaon писал(а):

Тут 2 варианта - улыбаться друг другу и говорить что всё отлично, вы идёте в правильном направлении, молодцы! или честно указать проблемы, а если я сам не знаю решение, но вижу ошибки в ваших попытках - мне лучше молчать? Нет, вы конечно можете потратить пару лет и сами дойти до этих граблей, если вы не желаете слушать критику без предложения своего готового решения

я не против критики, только пожалуйста, обьясняйте нам, почему оно не правильно, с вашей точки зрения

Этим и занимаюсь.

а еще мне нравится так этот умный дядька распознает двоечку зеркально перевернутую...
http://www.aimatrix.nm.ru/aichip2/AITest02.htm

Народ харош флудить, давайте алгоритм. Тока не нада писать если "образ"="табуретка", то "..." и т. д. давайте конкретно если х=1 то у=2 КОНКРЕТНЫЙ алгоритм который мона написать на конкретном существующем языке.

В наше великое время все имитации ИИ (распознавать, узнавать, ассоциировать, слушать и т.д. и т.п.) реализовывали многократно, даже собирали все имитации в один корпус и получали что-то вроде robo-собаки или робота-секретаря...

НО !!! до ИИ ещё далеко - основной фактор побуждающий к действию - это интерес ("Прикольно... а что если ..."). за ним эмоции (" Хочу !!! и всё тут!!! ") и после всего этого уже ассоциации и далее ("больно", "вкусно", "еще"). Получая задачу (забить гвоздь), Вы не начнете его забивать, а первым делом подумаете: "Зачем?", "А может шуруп", "Я есть хочу, а они тут с гвоздем пристали"...

Вот именно интереса и Эмоций пока создать не могут, имитация - это одно, а вот если робота со всем перечисленным выше (по топику) поставить на стол, то он так и будет стоять. Ему не станет интересно "Что это такое?", "Что я могу", "Зачем"...

А вообще всё это не реально пока конструкция не осознает "Я" - где-то в этих схемах и шестеренках должно появиться ЭГО.

Сэмитировать те или иные функции мозга можно, можно даже собрать их в один ящик, но этот ящик будет тупо стоять, как "робот с ИИ" в начале темы.

Нифига, проблему мотивации тупо решить тоже легко, вопрос как бы создание не умерло от "обжорства" или еще кучи подобных проблем. В природе кроме мотивации одной особи есть еще и естественный отбор и это её выгодно отличает от особи.

надо создать штук 10 прототипов, закрыть их в одной комнате и наблюдать за естественным отбором - пусть победит сильнейший!!!

Grover писал(а):надо создать штук 10 прототипов, закрыть их в одной комнате и наблюдать за естественным отбором - пусть победит сильнейший!!!

Наверное лучших хирургов так же отбирают - закрывают их со скальпелями в одной комнате

Предлагаю алгоритм обработки кадра/ов...

1. в кадре выделяются контуры объектов ( по резким переходам цвета/яркости)
2. выделенные контуры разделяются в отдельные фрагменты, и их уже можно искать в базе (чтобы определить что за объект)
3. если контур внутри и снаружи залить черным/белым, а потом сжать в 2 цветный гиф, получим довольно мелкий образ.
конечно теряем данные о цвете, но например у кошек тоже ч/б зрение...
4. если формы из текущего кадра близки к формам предидущего кадра ( по площади, или центру формы например) то ассоциировать с предидущей формой, и если объект был идентифицирован с объектом.


Таким образом нам придется хранить не один большой кадр, а кучу мелких фрагментов, и возможно их расположение в кадре... или взаимное расположение...

Для удобства распознавания образы лучше приводить к какому то одному размеру... например 100 пиксел по горизонтали..., при подгонке нового образа по горизонтали, размер по вертикали может быть разным... и первое отсеивание можно проводть по этому размеру с допуском например +-10%. Это ощутимо снизит вычислительные расходы...

вот с определением что нужно а что нет, гораздо сложнее...

пока типа все,.. если тема еще не совсем умерла, может еще чего придумаю.

2 uz6: А вы чего уже реально реализовывали или пытались сделать из технического зрения? У меня такое ощущение, что вы себе очень упрощенно эти задачи представляете...

Есть нейронные схемы устроенные по принципу работы нейронов глаза. Достаточно точно имитируют ассоциативную память между образами, позволяют на каждом кадре ассоциировать одни и те же объекты между друг-другом. Используются также для восстановления зашумлённых образов до эталонных, решения простых логических задач. Принцип получил название "Неокогнитрон". Описываемые задачи в этой сети большей частью уже решены.

Добавлено спустя 4 минуты 34 секунды:
Нейронная сеть Хопфилда более простая в реализации, но для восстановления образов до эталонных тоже вполне подойдёт, вот только количество памяти у неё очень ограничено.

"Неокогнитрон"

а вы не можете рассказать по подробней? а то обычно по нему идет не вполне понятная теория

И желательно на показательном примере.

http://neocognitron.euweb.cz/index.html
реализация на c# + демонстрация.

Свою реализацию я давно делал - не осталось ничего

Привет всем. Я человек новый и не очень образованный в этом деле, и не смог полностью прочесть этот топик, так что просто выскажу свое мнение.
Как мне кажется на сегодняшний момент вполне реально создать "очень умного" робота, надо только сильно захотеть. По судите сами есть программы по распознаванию речи, изображений, есть много видов сенсоров, строятся замечательные роботы. С точки зрения философии и психологии набрано достаточное количество знаний о человеческом мышлении. Надо объединить все имеющиеся знания, и всё получиться. В космос полетели вить. Вопрос в другом кто это может сделает, и нужно ли это делать?

Хотя есть другой путь по которому можно пойти, эволюция.
Написать основу программы, которая смогла развиваться. Я думаю это реально. Нужно ещё дать ей среду для развития не забыть, а то как она без неё жить то сможет. Как то давно написал я программу имитации движения молекул(грубую). при большом радиусе частицы притягивались а при маленьком между ними возникала сила расхождения. Создал я скопление таких частиц, и они начали взаимодействовать друг с другом. И для этого вего лишь надо было прописать закон взаимодействия. Но каково было моё удивление, после того как я добавил массу частиц это скопелнние сжалось, а потом... произошел его взрыв и все частицы разлетелись в разные стороны.
Я это всё к тому что для таких вещей очень сложно написать алгоритм их легче промоделировать. Вот такое моё мнение.
----------------
Детская мечта - самопишущаяся программа=)