Алгоритмы получения параметров

[Novi4ok 0]

Добрый день!

Научный руководитель поставил задачу: создать программу распознающую разнообразные геометрические фигуры (примеры в прикрепленных файлах).

Причем нужно получить максимум параметров (не менее 10-15), чтобы легче было отделить классы друг от друга на этапе обучения нейронной сетки.

Моменты и инварианты Ху которые рассматривались на форуме - это всего лишь 1 параметр (длина контура), а на одном параметре классификатор не обучишь.

Подскажите, пожалуйста, какими алгоритмами можно расширить количество параметров?

У есть ли у кого-нибудь листинг нейронной сети? Если есть выложите пожалуйста, а то мне на все про все 2 недели дали!

[mrgloom 242]

вообще нейронную сеть вроде как по точкам контура можно обучать.(предварительно отскейлив и повернув образцы)

и моменты Ху это не 1 параметр длина контура, а 8(или около того) значений моментов разного порядка.

[Smorodov 579]

Вот Вам листинг :

http://leenissen.dk/fann/wp/

Плюс к тому:

1)Введение в контурный анализ Автор: Фурман Я.А.

2)http://habrahabr.ru/post/118486/

3)Здесь есть код

ЗЫ: Работать над проектом надо начинать с начала семестра (работа, если с "0", не на 2 недели).

[Pavia00 32]

Б. Яне цифровая обработка изображений.

Теорию подзабыл но примерно так.

Считаешь расстояние от центра до пикселя. После применяешь БПФ далее берёшь первые 15 коэффициентов.

Без нс можно сравнивать.

[Novi4ok 0]

Спасибо большое! Буду разбираться.

[mrgloom 242]

Считаешь расстояние от центра до пикселя. После применяешь БПФ далее берёшь первые 15 коэффициентов.

а какие недостатки у фурье дескрипторов?