問題タブ [pattern-recognition]

以前は、ルール評価器として機能するプログラムを開発する必要がありました。前件といくつかの後件 (アクション) があるため、前件が true と評価された場合、アクションが実行されます。

当時、私は前提条件のパターン マッチングにRETE アルゴリズムの修正バージョンを使用しました (最初のバージョンだけが公開されている RETE には 3 つのバージョンがあります)。ここでは、ルールごとに数百万の操作があり、一部の演算子がいくつかのルールで「繰り返される」大規模なシステムについて話しています。

他の言語でもう一度実装しなければならない可能性があります。私は RETE の経験がありますが、他のパターン マッチング アルゴリズムを知っている人はいますか? 何か提案がありますか、それとも RETE を使い続ける必要がありますか?

これは何よりも思考実験です。

ホットスポットにあるラップトップについて合法的に検出できるすべてを検出するにはどうすればよいか考えています。最初に考えたのは、できる限りすべての MAC アドレスを取得し、最初の 24 ビットからメーカーを抽出することでした。

問題は、これは違法であり、合法的に、できれば受動的に、他に何ができるかということです。

PSこれはパターン認識の問題を構成するため、プログラミングです...と思います。

写真 (またはビデオ フレーム) に顔があることを識別できることに依存するソフトウェアを作成することに興味があります。顔を識別する必要がないため、以下以外の指標はありません。

• 写真に人間の顔がありますか (または複数)
• おおよそ、目と口または鼻の先端はどこですか (キーを押したものは何でも)。

現在、安価なデジタル カメラに搭載されているので、これを行うオープン ソース パッケージや、独自のカメラを作成するときに簡単に実行できる調査があると思います。

サイズやパターンサイズに関係なく、.Net C＃を使用して、2つの画像を比較し、画像内のパターンを認識するにはどうすればよいですか？また、画像処理からこれを行うために使用されるアルゴリズムはどれですか？

この質問を更新して、以前は「信号（音）パターン検出のための単純なアルゴリズムの名前を教えてください」

1. 私の目的は、ノイズの多い信号で特定のパターンの存在を検出することです。マイクで音を録音している昆虫の種の存在を検出したい。以前、昆虫の音をデジタル形式で録音したことがあります。
2. 私は音声認識をしようとしていません。
3. 入力信号とパターンの間の畳み込みを使用して、それらの類似性レベルを判断しています。しかし、この手法は離散時間 (つまり、信号が一定の間隔で発生するデジタル通信) と、入力信号を 2 つの与えられたパターン (私は 1 つのパターンしか持っていません) の間で区別するのにより適していると思います。
4. ニューラル ネットワークを使用したことがなく、そのコードを埋め込むことができるかどうかわからないので、使用するのが怖いです。

他のアプローチをいくつか教えてください。または、私の現在のアプローチが依然として良いアイデアであるか、ニューラル ネットワークが実行可能な方法である可能性があることを納得させてください。

更新私はすでに2つの良い答えを持っていますが、別の答えは歓迎され、報われることさえあります.

一般的なパターン認識について学びたい場合、何から始めるのが良いでしょうか (本をお勧めします)?

また、これらのアルゴリズムを適用してプログラム内の抽象化パターンを見つける方法について、経験や知識を持っている人はいますか? (繰り返されるコード、同じことを行うがわずかに異なる方法で行われるコードのチャンクなど)

ありがとう

編集: 数学の集中的な本は気にしません。実際、それは良いことです。

ポイントのリストがあります。各点はxとy座標です（どちらも整数です）。今、私は、点がパターン上に完全にないことを知って、線、円弧、円などの既知のパターンを見つけようとしています。

それを行うための最良の方法は何ですか？始めるための手がかりはあまりありません。

編集：ポイントは並べ替えられます。ユーザーは何かを描いているので、プログラムは最良のパターンを検出する必要があります。たとえば、三角形が描かれている場合、3本の線を検出する必要があります。

WPF InkCanvasコントロールを使用して、TabletPCアプリケーションで署名をキャプチャしています。

私の要件の1つは、アプリケーションが実際に「署名」されているかどうかを検証することです。現在、InkCanvasのStrokesコレクションをチェックしてこれを行っています。ストロークが0の場合、ユーザーが「署名」していないことがわかります。

ただし、ユーザーが1つのスラッシュ、または1つのドットを入力した場合、これはストロークとしてカウントされ、署名が実際には有効ではない場合でも、検証テストに合格します。

このためのより良いテストを構築する方法についてのアイデアはありますか？確かに、有効な署名とそうでない署名の使用例はかなりあいまいですが、明らかに悪い署名を排除しようと思います。

それとも、これは単純な方法で解決できないのでしょうか？

パターン認識についてもっと学びたいと思っています。私はそれがやや広い分野であることを知っているので、対処することを学びたい特定のタイプの問題をいくつか挙げます:

• ランダムに見える一連のバイトからパターンを見つける。
• 画像内の既知の形状 (円や四角など) を認識します。
• 一連の位置 (Vector3) が与えられた動きのパターンに気づく

これは私にとって個人的に新しい実験領域であり、正直なところ、どこから始めればよいかわかりません :-) 私は明らかに、銀の大皿で提供される答えを探しているわけではありませんが、いくつかの検索上記の問題領域の概念を理解するための用語および/またはオンライン リソースは素晴らしいものです。

ありがとう！

ps:追加のクレジットとして、上記のリソースがC#のコード例/ディスカッションを提供する場合は壮大になります:-)が、そうである必要はありません

Google が人気のパッセージ ブロック機能をどのように作成したかについて、誰かが理解しているか、知っているか、または包括的な文献やソース コードを教えてくれるかどうか知りたいです。ただし、同じことができる他のアプリケーションを知っている場合は、回答も投稿してください。

私が何について書いているのかわからない場合は、人気のあるパッセージの例へのリンクを参照してください。書籍 Modeling the legal decision process for information technology applications ... の概要を見ると、Georgios N. Yannopoulos によって次のように表示されます。

人気のパッセージ

...方向、不定。想定外のケースが発生したときに提起される問題については、予期していなかったため、解決していません。公園のある程度の平和が、これらのものを使用することに喜びや興味を持っている子供たちのために犠牲にされるか、それから守られるべきか. 想定外の事態が発生した場合、私たちは問題に直面し、競合する利益の中から最も満足できる方法を選択することで問題を解決することができます. 実行中...ページ86

1968年から2003年までの15冊の本に登場

これは、「機械的」法学に適した世界です。明らかに、この世界は私たちの世界ではありません。人間の立法者は、将来もたらされる可能性のある状況のすべての可能な組み合わせについて、そのような知識を持つことはできません。この予測不可能性は、目標の相対的な不確定性をもたらします。一般的な行動規則 (例えば、公園に車両を持ち込んではならないという規則) を大胆に構築するとき、この文脈で使用される言語は、すべてが満たさなければならない必要条件を修正します... 86 ページ

1968年から2000年にかけて8冊の本に登場

もっと

集中的なパターン マッチング プロセスである必要があります。n-gram モデル、テキスト コーパス、剽窃の自動検出しか思い浮かびません。しかし、n-gram はシーケンス内の次の項目を予測するための確率モデルであり、(私の知る限り) テキスト コーパスは手動で作成されます。そして、この特定の場合、人気のある文章では、大量の単語が存在する可能性があります.

私は本当に迷っています。そのような機能を作成したい場合、どのように、またはどこから始めればよいですか? また、この内容に最適なプログラミング言語を回答に含めてください: F# またはその他の関数型言語、PERL、Python、Java... (私自身が F# ファンになりつつあります)

PS: 誰かが自動剽窃検出タグを含めてくれませんか?