One-Shot learning recognition

Realisierung von eigenen Original-Erkennungsalgorithmen. Im Gegensatz zu neuronalen Netzen und depp Lernen, brauchen Sie nicht zu viele und viele Objekte für die Ausbildung. Es ist genug für eine Probe und eine Aktion für das Objekt gespeichert werden und anerkannt werden

Eigenschaften:

• Erkennt alle Objekte, die von charakteristischen Umrisse in Fotos (Einschränkungen unten)

• Es hängt nicht von der Position und Größe des Objekts. Der Algorithmus orientiert sich nur auf den Anteilen

• Es ist genug, um das Objekt zu erinnern, einmal ein ähnliches Objekt zu finden

• Auf der Basis dieses Algorithmus kann eine API für die Einbettung in seinen Lösungen vorgeschlagen

Ausbildung und Anerkennung. Beschränkungen.

Objekte für die Ausbildung sollte in der Mitte des Rahmens und die meisten des Rahmens füllen. Vorzugsweise auf einem neutralen Hintergrund

In der aktuellen Version werden die Bilder auf eine Größe von 100 * 100 Pixel so komplexe Objekte nicht erkannt werden können umgewandelt