neural-network - パターン認識のためのニューラルネットワーク

Question

やあみんな、
チェックやストリップなどの視覚的なパターンを認識できるニューラルネットワークシステムの設計の出発点を誰かが手伝ってくれるかどうか疑問に思っています。私は理論の知識を持っていますが、実用的な知識はほとんどありません。そしてネット検索は私に情報過多を与えます。誰もが実用的な側面に焦点を当てた良い本やチュートリアルをお勧めできますか？
ありがとうございました！

Answer 1

チェッカーボードやストライプなどのパターンだけを認識しようとしていますか？ニューラルネットワークシステムを使用する必要がありますか？

基本的に、ボード上に一連の単純な機能を定義し、それらを学習システムへの入力として使用する必要があります。多くの場合、多くのバイナリフィーチャを定義し、それらを単層ネットワークにフィードする方が簡単な場合があります（本質的に線形回帰になる可能性があります）。

バックギャモンの再生を学習するためにニューラルネットワークがどのように使用されたかを見てください（http://www.research.ibm.com/massive/tdl.html）。これにより、ニューラルネットワークはうまく機能します。

Answer 2

上で提案したように、おそらく画像に一連の機能を減らしたいと思うでしょう。コーナー検出器（おそらくハリス法）を使用して、チェッカーボードパターンの特徴を判別できます。同様に、エッジ検出器（おそらくCanny）をストライプの場合に使用できます。上記のように、ハフ変換は優れた線検出方法です。

MATLABの画像処理ツールボックスにはこれらのメソッドが含まれているため、ラピッドプロトタイピングにこれらのメソッドを試すことができます。OpenCVは、これらのツール（および他の多くのツール）も提供するオープンソースのコンピュータービジョンライブラリです。