Здесь основная проблема была в том, что этот проект я выполнял бесплатно (для опыта), то что получают бесплатно не ценят.
Это всегда так. Например, я как-то ставил эксперимент: провел один и тот же тренинг в 2х компаниях (компании одинаковые, т.к. только-только образовались из одной — разделились), в одно тренинг стоил дороже в 3 раза чем в другой. В этой компании (где тренинг стоил дороже) отдача была на порядок больше, т.е. зависимость не линейная.
Я люблю изучать что-то новое, поэтому ко мне часто оборащаются за советом друзья. Мне нравится им помогать. Раньше и не думал на этом зарабатывать, но как-то услышал о Трабл-Шутерах и понял, что это мое.
Теперь изучение нового материала — часть моей работы, так сказать совмещаю приятное с полезным.
Что касается образования то оно очень разное, главное в этом деле не желательно денег и сил на обучение, желательно от первоисточника или близких к нему источников. Например, ТРИЗ я изучал под руководством очень знаменитого (в узких кругах) мастера, соратника Альтшулера (родоначальник ТРИЗ), но если бы была возможность учиться у самого Альтшулера, я бы не пожалел ни денег ни времени.
Я имел ввиду, что они умеют выделять микродвижения, ведь статья об этом… А вот по поводу алгоритмов обработки и корреляции с настоящими эмоциями это нужно проверять…
А почему Вы считаете, что способности нельзя по отпечаткам пальца определять? Вот их обоснование http://www.elsys.ru/downloads/reports/DermatoglyphicsBases.pdf выглядит вполне правдоподобно.
А учитывая, что физиогномика (родственная дерматоглифике наука) уже давно доказала свою состоятельность, думается, что в этом что-то есть…
Так наши отечественные гении уже давно используют регистрацию микродвижений для распознавания эмоций и психоэмоционального состояния человека. Подробности: http://www.psymaker.com/ru/vibraimage/
Для оптимизации сравнения хэшей будет создан отдельный алгоритм на основе HEngine, который подробно описан в статье https://habrahabr.ru/post/211264/ пользователя valbok.
Только как найти этот «центр тяжести»? Вернее как найти такой «центр» который будет однозначно определяться для схожих, но не идентичных изображений? Ведь правильно замечено, что оно может уехать.
Бесплатно вроде распространяют, по крайней мере, на странице авторов http://cmp.felk.cvut.cz/wbs есть ссылки на исходники, наборы данных, документацию.
Предположим, что из 50 точек, только 45 совпали на 2х изображения, как ключевые. Остальные 5 (вернее по 5 на каждом изображении) определены ошибочно, т.е. по разному на каждом изображении.
Тогда получем 990 отрезков с одинаковой длинной и 235 с разной.
Если выставим допустимое расстояние больше 235 то изображения будут считаться одинаковыми, если меньше чем 235 то разными. Зачем каждую точку отдельно проверять?
Как раз выбор самых значимых точек, предполагает, что эти точки можно, с большой долей вероятности, найти на изображениях с некоторыми изменениями.
А настраеиваемый уровень сходства (расстояние Хемминга), как раз позволяет компенсировать случайное несовпадение некоторых точек.
Если отобрать не 50 точек, а скажем 10, то он будут еще более значимыми и размер хэша будет меньше. Все зависит от конкретной задачи.
Программисты есть, но пока эта задача не выносилась… Всему свое время.
А разместил здесь, что бы получить отклик профессионалов и любителей, после чего доработать свою теорию или отказаться от нее.
Это всегда так. Например, я как-то ставил эксперимент: провел один и тот же тренинг в 2х компаниях (компании одинаковые, т.к. только-только образовались из одной — разделились), в одно тренинг стоил дороже в 3 раза чем в другой. В этой компании (где тренинг стоил дороже) отдача была на порядок больше, т.е. зависимость не линейная.
Теперь изучение нового материала — часть моей работы, так сказать совмещаю приятное с полезным.
Что касается образования то оно очень разное, главное в этом деле не желательно денег и сил на обучение, желательно от первоисточника или близких к нему источников. Например, ТРИЗ я изучал под руководством очень знаменитого (в узких кругах) мастера, соратника Альтшулера (родоначальник ТРИЗ), но если бы была возможность учиться у самого Альтшулера, я бы не пожалел ни денег ни времени.
А учитывая, что физиогномика (родственная дерматоглифике наука) уже давно доказала свою состоятельность, думается, что в этом что-то есть…
Оговорка по Фрейду ))
Есть над чем подумать.
Вообще, интересные варианты алгоритмов. Но все нужно проверять, думаю, протестируем их для нашей задачи, совместно с другими алгоритмами.
Тогда получем 990 отрезков с одинаковой длинной и 235 с разной.
Если выставим допустимое расстояние больше 235 то изображения будут считаться одинаковыми, если меньше чем 235 то разными. Зачем каждую точку отдельно проверять?
А по поводу, оценки комментариев — это субъективно.
А настраеиваемый уровень сходства (расстояние Хемминга), как раз позволяет компенсировать случайное несовпадение некоторых точек.
Если отобрать не 50 точек, а скажем 10, то он будут еще более значимыми и размер хэша будет меньше. Все зависит от конкретной задачи.
А разместил здесь, что бы получить отклик профессионалов и любителей, после чего доработать свою теорию или отказаться от нее.