DENNN вообще ничего не утверждает... но если кто-то желает умиляться моими фразами , хотелось бы чтобы это
как-нибуть аргументировалось...

Цитата(vadims @ 15.6.2005, 13:16)

В принципе системы распознования образов конечно есть, но попробуйте распознать в зеркале самого себя например после недельного запоя )) Вообще-то понятно что теоретически можно почти все, даже законы мироздания описать в виде формул и уравнений, вот только размерности таких систем уравнений будут стремиться к бесконечности Хотя может быть я и ошибаюсь

К сожалений, теоретически, количество вещей, которые можно сделать, намного меньше чем тех которые нельзя.


Теперь относительно сабжа.

Существуют успешные системы распознования лиц.

Одна из них предложена Турком окола 20 лет назад, и основывается на методе Главных Компонент. Этод метод был признан самым успешным изобретением по обработке изображений в то 10-летие.

Позже была предожена система основаная на методе младших компонент котора так же себя не плохо зарекомендовала.

Цитата(esperant0 @ 17.6.2005, 20:50)

Одна из них предложена Турком окола 20 лет назад, и основывается на методе Главных Компонент. Этод метод был признан самым успешным изобретением по обработке изображений в то 10-летие. Позже была предожена система основаная на методе младших компонент котора так же себя не плохо зарекомендовала.

С этого места поподробней...

В следующих статьях можно получить информацию по этим методам.
http://en.wikipedia.org/wiki/Eigenface
http://cs.gmu.edu/~kosecka/cs803/Eigenfaces.pdf
http://cs.haifa.ac.il/%7Edkeren/mypapers/antifaces.pdf

Цитата

Распознать - преобразовать мордочку в удобоваримую для машиы модель. Идонтифицировать - на основе распознного образа найти конкретного человека в имеющийся базе.

Давай бодаццо

Распознавание = (1) выделение характерных признаков + (2) сопоставление объектов по их признакам + (3) признание (непризнание) тождества.

Шаг 3 - это и есть идентификация.
Это часть процесса распознавания.
Преобразование мордочки в модель - это 1-й шаг - выделение существенных признаков.

Меня тут неделю не было. Наверное надо сказать спасибо ~FoX~у за непредвзятое отношение
Сначало по претензиям.

Цитата(Batou @ 17.6.2005, 12:08)

Это я к тому что ваша уверенность в невозможности распознавания лица человека выглядит немного странно...

Цитата(Batou @ 17.6.2005, 18:33)

но если кто-то желает умиляться моими фразами , хотелось бы чтобы это как-нибуть аргументировалось...

Там нет "уверенности в невозможности". Там лишь намек, что это задача, которая выходит за рамки "математического алгоритма". Мы ведь говорим о реальном практическом использовании? А не об определении т.н. собственных векторов на фото, сделанном в лабораторных условиях? Вы же просто высказываетсь в духе "моя интуиция заявляет" и мы все вроде как дожны сразу с ней согласиться......
Теперь по теме.
Моя работа в аспирантуре отчасти пересекается с задачами распознавания и автоматического зрения.Лишь отчасти. Так вот. Нейронные сети штука конечно занятная, но пока они очень уж сильно топчутся на простых задачах. ИМХО, главная причина здесь - отсутсвия серьезной теоретической базы. Особенно касасемо задач расчета необходимой архитектуры слоев. Для двух-трех слойных сетей есть масса рекомендаций и опробованных решений чего хватает, к примеру, для распознавания условных движений мышкой как в опере. Только вот для распознавания лиц такой архитектуры недостаточно -необходима сеть напорядок сложнее. В задачах автоматизации работы с данными дистанционного зондирования я пока не встречал эффективного использования нейронных сетей, но выходят новинки, типа eCognition, которые прекрасно сочетают в себе элементы работы с косвенными признаками, эталонами и экспертной системы, оперирующей статистической информацией (чем отчасти занят и наш мозг). Алгоритмы, типа Хафа или фильтрации изображания различными матричными операторами - это лишь вспомогательный инструмент (как шайба на болт). При грубой бинаризации изображения теряется так много информации с реального снимка и алгоритм настолько не гибок для различный условий съемки, что использовать их как фундамент в своей системе довольно затруднительно. Сравнительно хороший результат дают методы скользящего окна, типа Candy или SUSAN(наиболее "продвинутый" метод). Однако это лишь способ выделения на битмапе так сказать "зон интереса". Далее по прежнему встает задача использования геометрических условий для искомого контура, опеределения группы вторичных признаков и пр. Распознавание же лица, притом гарантированно без ошибки, как это делаем мы в повседневной жизни, основанно на использовании жизненнго опыта. В процессе распознавания участвуют накопленные знания из самых разных областей знаний, включая наше внутреннее представление о трехмерном мире, анализ освещения и затенности, знания об окружающих предметах и так далее.
Если весь мой предыдущий абзац окажется лишь пустой болтовней, то предлагаю всем желающим анализировать не только публикации вылаженные в сети, но скажем взять подписки новостных сайтов и выбрать в них всю информацию, касаемую разработки после 11-го сентября американскими ведомствами системы для видеокамер аэропортов по автоматическому поиску известных террористов. Иногда анализ таких сообщений может дать не меньше информации, чем чтение докладов и "насилование" гугла. Повторяю еще раз ключевое слово "анализ".

DENNN
Так ты хочешь какой-то новый метод применить?

Попробуй Support Vector Machines http://kernel-machines.org/


З.Ы. Очень часто встречаю среди участников эту ошибку. Выучите правильное написание: распознАвание.

Спасибо за ссылку, но о я там уже бывал неоднократно.
Создавать новые методы не входит в мою задачу. Я же сказал, что только пользуюсь в работе различными методами. Когда начинал, то исследовал все, что удалось найти. Сейчас использую комбинацию из нескольких. Но у меня и задача не настолько сложная.

esperant0
Последняя ссылка - это ничего нового (я видел у нас по местному показывали). Просто создали сканер лица, который разделяет его на зоны. В последствии если выражение лица изменить, то он все равно его узнает. Но это не то. Тут дело в другом: как быстро сравнить испытуемое лицо с Б.Д. в 1000000 лиц, например? Да и качество сравнения сейчас не очень то и хорошее.