Для тех, кому хочется померяться алгоритмами распознавания:
AVM ROC curves, построены по первым 64-рём объектам из "Amsterdam Library of Object Images"(красный график).
Кто не знает, что такое ROC curves, может поглядеть здесь:
Логистическая регрессия и ROC-анализ - математический аппарат
На рисунке изображон:
Special kind of ROC graph called Decision Error Tradeoff (DET) graph:
On X axis we have False Acceptance Rate (FAR) or False Positive Rate (FPR)
On Y axis we have False Recjection Rate (FRR) or False Negative Rate (FNR)
По оси X (в процентах) не должно было сработать, но сработало;
по оси Y должно было сработать (распознать) но не сработало.
Ложных срабатываний меньше 0.1 % (призраков), так что явный прогресс.
На графике видно, что версия AVM v0.5 гораздо лучше работает чем версия 0.4 (красный график заметно ближе к началу координат).
Только убедительная просьба, пожалуйста, по всем вопросам, касающимся функционирования алгоритма AVM, писать в тему: Recognition (Yeremeyev method)
2=DeaD=:
Задача навигации достаточно сложна, и похоже нам предстоит долгий путь к её решению. Давайте не будем спешить. Я тоже выступаю за стандартизацию интерфейсов, что бы подготовить какую-то базу, от которой можно будет двигаться дальше.
Ну вот, пожалуй, с этого и начнем. Я попробую реализовать предлагаемый интерфейс, если у меня появятся вопросы, напишу.