Нейронные сети

← →
Unknown user © (2007-07-25 12:21) [0]

Стоит задача распознавания топографических объектов (объектов карты). А именно: выделение заданного типа объектов из сложного фона (фон может состоять из других объектов), локализация (определение координат) найденных объектов.

Предполагаю использовать для этой цели нейронные сети, но какая должна быть структура такой сети представить точно не могу. Очевидно размерность ее должна быть: W*H входов и столько же выходов, где W и H -размеры окна просмотра изображения. Но также не хочется терять цветовую информацию, следовательно кол-во входов надо увеличивать...

Подозреваю, что задача слишком сложна. Может кто сталкивался с подобным? Может нейронная сеть -здесь не лучший выбор?

← →
DVM © (2007-07-25 13:15) [1]

> Может нейронная сеть -здесь не лучший выбор?

Может и не лучший. Какую форму имеют выделяемые объекты?

← →
Loginov Dmitry © (2007-07-25 13:15) [2]

Сперва научись решать данную задачу "классическим" способом, т.е. безо всяких нейронный сетей. А нейронные сети в дальнейшем (если осилишь предыдущий этап) могут неплого помочь в автоматизации сией задумки.

← →
Unknown user © (2007-07-25 13:36) [3]

to DVM

В первую очередь интересует распознавание горизонталей(изолиний) -гладких непересекающихся кривых. Их можно наблюдать на любой топографической карте -они передают форму рельефа.

to Loginov Dmitry

уже осилил http://www.geosystema.net/update/Topotracer.zip

> Unknown user ©

Есть такой метод - преобразование Хафа (Хаффа, Хоуга, Hough Transform). С его помощью на изображении удается выделить окружности, эллипсы, прямоугольники и многоугольники, прямые и вероятно вообще любые фигуры.
С изолиниями конечно сложнее ибо они имеют все разную форму, но может и подойдет.

to DVM

> Есть такой метод - преобразование Хафа (Хаффа, Хоуга, Hough
> Transform). С его помощью на изображении удается выделить
> окружности, эллипсы, прямоугольники и многоугольники, прямые
> и вероятно вообще любые фигуры.
> С изолиниями конечно сложнее ибо они имеют все разную форму,
> но может и подойдет

не подойдет. надо априори знать функцию определяющую фигуру объекта, а ее мы можем получить (например, аппроксимировав полиномами) только если объект уже выделен.

Нейронные сети Найти похожие ветки