이것은 직접 프로그래밍 문제가 아닌 연구 문제입니다.더 나은 이미지 인식을위한 알고리즘 교육
저는 소프트웨어가 현재 무엇을하는지, 이미지를 찍어 그것을 윤곽선 (blob)으로 나누고 미리 정의 된 템플릿 목록으로 각 윤곽을 매칭하기 시작하는 기호 인식 알고리즘을 연구 중입니다. 그런 다음 각 컨투어에 대해 가장 높은 일치 속도를 갖는 컨투어를 취합니다.
알고리즘이 제대로 작동하지만 더 잘 훈련해야합니다. 내가 의미하는 바는 다음과 같습니다. 더 나은 매칭을 위해 알고리즘을 학습하는 알고리즘 학습 기계를 사용하고 싶습니다. 그럼 예를 들어 보겠습니다 :
나는 알고리즘을 실행 하고이 기호는 자동차임을 알게되면 그 결과를 확인해야합니다 ("예"또는 "아니오"를 클릭하여)) 알고리즘은 그것으로부터 배워야한다. 그래서 아니오를 클릭하면 알고리즘은 이것이 차가 아니며 다음에 더 나은 결과를 얻는다는 것을 알아야합니다 (아마도 다른 것과 일치하려고 시도 할 것입니다). 내가 YES를 클릭하면 그는 그가 정확했고 다음에 차를 검색 할 때 더 잘 수행 할 것임을 알게 될 것입니다.
이것은 내가 연구하려고하는 개념입니다. 이런 종류의 일을 성취 할 수있는 문서 나 알고리즘이 필요합니다. 나는 구현이나 프로그래밍, 단지 개념이나 연구를 찾고 있지 않다.
나는 많은 연구를했고 기계 학습, 신경망, 의사 결정 나무에 대해 많이 읽었지 만, 내 시나리오에서 어떻게 사용할 수 있는지 알 수 없었습니다.
나는 분명하고이 유형의 질문이 스택 오버플로에 허용되기를 바랍니다. 내가
감사 미안하지 않을 경우 어떤 도움이나 팁
에 대해 설명합니다. – thatidiotguy
여기에 기쁨이 없으면 개념적 수준에서 도움이 될만한 다른 스택 교환 사이트를 사용해보십시오. – nickhar
PS - [베이지안 확률] (http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_probability)을 시작으로 삼으십시오. 나는 그것이 과거에 아주 잘 작동하는 것을 보았습니다. – nickhar