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？