Bilder, Histogramme und Neuronen
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ACHTUNG! Hier kommt viel Text!
[url=http://www.elektronik-projekt.de/include.php?path=forum/showthread.php&threadid=573&entries=0]
Sachstand ist folgender Thread im Elektronik-Projekt (Ich oute mich hiermit als derjenige, der den Thread angefangen hat
)
[/url]Für die Lesefaulen :
Es geht darum, ein kleines Bild (32*32 Pixel) möglichst simpel auszuwerten.Hier wurde vorgeschlagen, dass man, wenn man erstmal die Kanten des Bildes gefunden hat ein horizontales und vertikales Kantenverteilungshistogramm machen könnte.
Das sähe dann so aus, dass man einfach jeweils die gesetzten Pixel (in einem 1 bit-tiefen Bild) einer spalte oder Zeile addiert.
Das sieht dann in meinem Gedankenspiel so aus :........ .oooooo. .o....o. .o....o. .o....o. .o....o. .oooooo. ........ das Histogramm ist hier x (0,8,2,2,2,2,8,0) y (0,8,2,2,2,2,8,0) ........ .o....o. ..o..o.. ...oo... ...oo... ..o..o.. .o....o. ........ hier das Histogramm: x (0,2,2,2,2,2,2,0) y (0,2,2,2,2,2,2,0) ........ ...oo... ...oo... ..o..o.. ..o..o.. .o....o. .oooooo. ........ Histogramm x ( 0,2,3,4,4,3,2,0 ) y ( 0,2,3,3,3,3,2,0 )Die histogramme müssen nun klassifiziert werden. Der Vorschlag war, ein Kohonennetz zu verwenden. Allerdings weiß ich nicht, wie dieses da "angeschlossen" sein soll. Ich gebe auch zu, dass Teuvo Kohonen mir immer einen Schauer über den Rücken jagt, weil ich in diesen Netzen werde Anfang noch Ende habe. Die Histogramme kann man als Graphen verstehen:
8 ........ 7 ........ 6 .x....x. 5 ........ 4 ........ 3 ........ 2 ..xxxx.. 1 ........ 12345678 8 ........ 7 ........ 6 .x....x. 5 ........ 4 ........ 3 ........ 2 ..xxxx.. 1 ........ 12345678 Das ist ein Viereck 8 ........ 7 ........ 6 ........ 5 ........ 4 ........ 3 ........ 2 .xxxxxx. 1 ........ 12345678 8 ........ 7 ........ 6 ........ 5 ........ 4 ........ 3 ........ 2 .xxxxxx. 1 ........ 12345678 Das ist ein XHat nun irgendwer eine Idee, einen Link oder nen Code, der mir weiterhelfen kann?
Ich denke, man sollte folgende Informationen aus dieser Technik ziehen können:
1. Objektform (Kreis, Viereck, Dreieck, X, ...)
2. Objektrichtung (ist ja nicht alles im Zentrum des Bildes)Rauschen muss entfernt werden, das ist klar, aber da mache ich mir noch sorgen drum...
Danke für die Geduld. Die Antworten dürfen kürzer sein, aber Hilfreich....
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Hi DocJunioR!
Ich bedanke mich erstmal für den niveauvollen Post!
Am Rande: Die Ilustration Deiner Histogramme ist mit gehörigen Auswertung nicht korrekt. Oder? Let´s count...
TOP Kohonennetze:
Dein Ansatz geht davon aus, das zu jeder Auswertung ein eindeutiges Histogramm zuordbar ist. IMHO ist dem nicht so. Denk mal an das bekannte Problem acht Damen auf einen Schachbrett so anzuordenen, dass keine Dame die Andere in typischer Spielzugbewegung schlagen kann. Wieviele Lösungen gib es dafür...?! Obwohl x und y {1,1,1,1 ...). Zwar dienen Kohonennetze als Basis der meisten topologischen Verfahren, aber bei diesen Verfahren werden Fuzzyzustände, nicht nur aufgrund des von Dir vernachlässigten Hintergrundrauschen, mit einbezogen.Bei der typischen OCR Technik (Texterkennung) ist die Zuweisung der oberen Ebene durch Tank-Hoppfield-Netze üblich. (Ich muss jetzt so bischen aus dem Gedächnis erzählen..) Typische Merkmale der T-H-Netze sind Kantensymmentrien, Gewichtssymmetrien, binäre Eingabedaten, binäre Neuronen. Leienhaft ausgedrückt werden auch noch die "Diagonalen" in der Topografien berücksichtigt, unter der Berücksichtigung des konnektivistischen Lernverhaltens.
Naja, viel weiß nicht von Tank-Hoppfield, weil ich meisten auf rProp setze..
Müsste wenn ich wieder im Büro bim, etwas Literatur stemmen ...Vielleicht hat hier jemand mehr Plan...