Ich brauche Methoden, wie man zwei Gebilde miteinadner vergleichen kann, wie ähnlich sie sich sind.

http://www.maxis-house.de/files/m1.gif
http://www.maxis-house.de/files/m2.gif
http://www.maxis-house.de/files/m3.gif

Das sind erstmal ein paar von denen, sind Rückenmuster von Kröten. Der Benutzer muss die Linien auf Bildern nachziehen. Die rote Linie stellt eine Art Orientierung des Musters auf dem Rücken dar. Wenn man von zwei Kröten diese Linie so transformiert, dass beide linien gleich sind, so müssen die grünen Linien (das eigentliche Muster) genau übereinander liegen, wenn es die selbe Kröte ist, also optimaler weise, aber jedes Bild is eben ein bisschen anders. Aber so ist es gedacht, ich transformiere die Gebilde alle sozusagen auf eine Größe. Dann können sie verglichen werden.

Ich mahcs zur Zeit so, dass ich mir eine Linie von Muster 1 nehme und gucke, welche am besten dazu aus muster 2 passt und berechne daraus einen Ähnlichkeitswert. Die summe aller ähnlichkeiten gibt dann die Ähnlichkeit des Musters an.

Probleme gibt es aber zB, wenn der Benutzer auf dem einen Bild eine gerade linie zieht, während er auf einem anderen Bild von der sleben Kröte die linie zweiteilt mit Knick. hab da jetzt kein direktes Beispiel, aber zB hier:
m1.gif rechts oben ist die lange linei in der mitte gerade
m2.gif rechts unten ist die linie geknickt. aber trotzdem sind beide ziemlich ähnlich im Gesamten (also ich mein jetzt nur die eine linie, nich das gesamt Muster)

Was gibt es denn jetzt für Algorithmen, um für solche Netze? Graphen? eine Ähnlichkeit festzustellen, die nicht nur linienbasiert arbeitet sondern eben das gebilde als ganzes betrachtet. zB. ist auch bei m3.gif links unten und oben mitte ziemlich ähnlich, wenn man die fehlende Mittellinie nicht betrachtet (kann ja vergessen worden sein zu malen oder war nciht zu sehen)

Vielleicht habt ihr ein paar tipps, oder sitchworte für google

Grüße, Maxi

danke erstmal für das Stichwort. Hab mich mla damit befasst. Hab auch ein paar pdfs und os gelesen. Allerdings sid das eher methoden um wirklich verschiedene Objekte zu unterscheiden, zB siluoetten von Hase und Pferd oder so, und dass der Computer dann sagt "Das ist ein Pferd". Meine Muster sind ja alle sehr sehr ähnlich, außerdem geben sie glaube ich nicht genug Daten für die statistischen Analysen dieser Methoden her.

Hat jemand anders vielleicht noch eine Idee?

Ich hab mich jetzt dafür entschieden, die Muster erstmal mit einer selbstorganisierenden Karte zu sortieren um mir zeigen zu lassen, welche Arten von Mustern es gibt. Vielleicht kann man dadrauf aufbauend weiterarbeiten. Allerdings gibt es da das Problem, dass ich nicht weiß, wie ich die Muster formatieren soll, damit die Karte sie aufnehmen kann.
Oder kurz gefragt: Wie übergibt man einen neuronalen Netz am besten solche Arten von Mustern?

Wahrscheinlich würde ich erstmal alle Punkte nach dem Abstand von der linken oberen Ecke sortieren, und dann pro punkt eben zwei eingabedaten machen. Allerdings: Nicht alle Muster haben ja die gleiche Anzahl von Punkten. Was mach ich dann denn mit den restlichen Eingängen der Neuronen, wenn gar nicht genug Punkte da sind? Oder sollte man so ein Muster gleich ganz anders dem Netz mitteilen?

Gruß, Maxi

MfG aMan..