roboforum.ru

[EDV]

А вот что у меня получилось с распознаванием объектов:



Demo: http://edv-detail.narod.ru/RcgEDV.html

Я как раз сейчас работаю над новым алгоритмом распознавания образов. Правда, принцип действия рассказать не могу, коммерческая тайна, сори

[Master]

а если не можешь рассказать зачем пишешь?

[EDV]

Да так, похвастаться вдруг захотелось, ещё раз тысяча извинений

[Master]

Да так, похвастаться вдруг захотелось, ещё раз тысяча извинений

А ну тогда совсем другое дело. Ну ты хоть намекни, не обязательно же рассказывать принцип действия. Тут правда не так уж и много людей которые занимаются обработкой видео, но я думаю так для общего развития многим будет интересно.

[EDV]

Да в принципе ничего сложного, но о реализации ничего пока сказать не могу, просто мне хочется извлечь пользу из этой разработки. Да кстати, не всё там уже и в моём методе гладко, хотелось бы и лучше. Так что работы продолжаются. Если всё получится, то оформлю патент, и тогда можно будет и о подробностях реализации поговорить.

[Николай_Алексеевич]

Посмотрел я материал.

А по поводу видео - почему оно обьекты не определяет когда они на столе лежат а только когда в руке на фоне обоев? А также более 1 обьекта не определяет? Какова стоимость вычислений по времени? Каков результат определения в процентах? Также заметно что определяет только на фоне обоев. Чуть на книги или полку - и привет.

Испробовал алгоритм о котором говорил выше соблюдая все особености - получилось 85-90% определения причом все цели что возможно. Но время обработки увеличилось до от 8 сек.

[EDV]

А по поводу видео - почему оно обьекты не определяет когда они на столе лежат а только когда в руке на фоне обоев?

Ну, это те самые недостатки, о которых я говорил. Во первых, в демонстрационном клипе алгоритм не масштабируется, так что распознаёт только объекты того же размера, на которые его обучили. Во вторых, учили алгоритм на фоне обоев, и при этом часть обоев попадала в зону обучения, ну вот он и считает обои за часть объекта. Тут нужно стараться, что бы как можно меньше фона попадала в зону обучения (ну или ещё что-то придумать, маску фона например).

А также более 1 обьекта не определяет?

Те же проблемы с фоном и масштабированием, если постараться, то определит.

Какова стоимость вычислений по времени?

Пока трудно сказать, в демонстрации это был реал-тайм, так что я себя видел на дисплее, и видел, что находит алгоритм (тестировалось на Intel Core 2 Duo E6600). Но метод всё ещё в разработке, так что неизвестно чем кончится.

Каков результат определения в процентах?

Я пока не пытался получить подобную статистику, так что не могу ничего сказать по этому поводу.

[Николай_Алексеевич]

Кажется мне это практически тот же самый алгоритм только вид в профиль. Вся проблема будет в обучении.

[EDV]

Я знаком с алгоритмом Viola&Djones, в моем алгоритме совершенно другой принцип, мало того, процедура обучения гораздо более комфортная. Что бы обучить алгоритм на объект, не нужны отрицательные примеры, достаточно показать алгоритму объект в зоне обучения со всех сторон под разными углами, и желательно что бы объект занимал как можно больше площади зоны обучения (что бы фона поменьше захватывался). Количество циклов обучения произвольно.

Да и в отношении распознавания некоторые отличия, метод Viola&Djones распознаёт объекты как бы в общем, ну к примеру найти человеческое лицо, а не конкретного человека, или найти машину, а не конкретную марку машины. Тот алгоритм, что я разрабатываю, может распознавать конкретных людей, ну и «Жигули» от «Запорожца» точно отличить сможет

[Виталий]

Да и в отношении распознавания некоторые отличия, метод Viola&Djones распознаёт объекты как бы в общем, ну к примеру найти человеческое лицо, а не конкретного человека, или найти машину, а не конкретную марку машины. Тот алгоритм, что я разрабатываю, может распознавать конкретных людей, ну и «Жигули» от «Запорожца» точно отличить сможет

Ну тут вы, как мне кажется, неправы, вся прелесть Viola-Jones в том, что его можно натренировать и в том числе на различие двух разных машин например.

[Digit]

Тот алгоритм, что я разрабатываю, может распознавать конкретных людей, ну и «Жигули» от «Запорожца» точно отличить сможет

Видимо только при условии предоставления конкретных "Жигулей" и "Запорожца" для обучения... Тричем какую-то другую машину просто как объект типа "машина" он не определит. И даже исходные "Жигули" возможно не определит, если ее слегка подтюнить - покрасить там, спойлер повесить...

Я все правильно понял? Или там можно вводить некоторый уровень абстракции?

[EDV]

Да, всё верно, будет распознавать только те «Жигули» на которые он обучен, но ведь ни кто не мешает в обучающую последовательность включить и затюненые «Жигули», со спойлерами и т.д.

[Николай_Алексеевич]

Обучение возможно по нескольким предметам. У меня отлично определялся велосипед, левая рука, правая рука, левая нога, правая нога, голова а также вид гловы (фронт, фас). Время правда 8-15 сек. Думаю там стоит работать напильником над алгоритмом отсекая ненужное, да и базу уменьшить тогда получим ускорение.

На мой взгляд без тестирования ваш метод не представляет интереса. Для определения любого объекта по базе необходимо от 1 тыс изображений объекта в разных ракурсах и состояниях. Только это обеспечивает высокий процент.

[Digit]

Тогда у этих алгоритмов просто разные области применения.
Viola-Jones можно теоретически научить отличать конкретную машину от всех остальных, то Ваш алгоритм научить определять все машины как класс не получится. Это ни в коем случае не к тому, что Ваш алгоритм хуже! Просто надо точки над "И" расставить...

[EDV]

На мой взгляд без тестирования ваш метод не представляет интереса.

Само собой разумеется, мне ещё предстоит выполнить большое количество тестов, что бы понять, что алгоритм может, а что нет. В перспективе я планирую сделать демонстрационную версию с пользовательским интерфейсом, что бы и другие могли проверить возможности алгоритма.