| Цитата |
|---|
| Здесь необходимо распознавание геометрических форм и по ним - назначения детали |
То есть задача второго порядка (под первым я подразумевал обработку информации от видеокамер) - по векторной информации определить фигуры ими описываемые.
| Цитата |
|---|
Протой перебор вариантов вряд ли может быть решением.
Здесь нужен метод описания машиной образа на основании статистической обработки примеров, подходящих под определение. |
Возможно тут применим подход формальных грамматик. Когда конструкции фигуры (композиции векторов) описываются символом. Набор соответствий композиция = символ, даст описания композиция, символ, композиция = символ. И так далее.
Фактически распознование - это наличие правила: символ, символ, ... , символ = куб.
| Цитата |
|---|
В том-то и дело, что это не распознавание набора символов. |
Под символом я подразумеваю "семантический символ" - знак, предикат, изображение, набор кодовых букв, не для прочтения, а для идентификации ситуации.
К примеру: TR - угольник (x1,y1,z1,x2,y2,z2,x3,y3,z3), PLN - плоскость (x,y,z,nx,ny,nz)
x( TR, PLN ) - правила проверки наличия выступа UP и тогда символ UP - означает наличие истинности предиката x( TR, PLN )
