2D পয়েন্ট মেঘে চেনাশোনা (উপবৃত্তাকার) সনাক্তকরণ


14

পয়েন্টগুলির একটি সেট (2 ডি) অর্থাত্, পয়েন্ট ক্লাউড (পিসি) দেওয়া প্রশ্নটি একটি robust, accurateএবং computing-friendlyবৃত্তগুলি (বা উন্নত সংস্করণে উপবৃত্তগুলি) সন্ধান করার পদ্ধতি সম্পর্কে ।

স্বজ্ঞাত ধারণাটি হ'ল ব্রুট-ফোর্স অনুসন্ধান সমস্ত সম্ভাব্য পয়েন্টগুলিতে (কেন্দ্র হিসাবে) {অসীম!} এবং রেডিয়ি (আবার অসীম!) ব্যবহার করা। এটি অতি-অত্যন্ত ধীর এবং অদক্ষ।

প্রদর্শিত নমুনা হিসাবে প্রতিটি লাগানো বৃত্তটি nnএকটি চৌম্বক ( t) এর চেয়ে কম দূরত্বে বৃত্ত-পরিধির উপরে অবস্থিত পয়েন্টগুলির সংখ্যা ( ) এর উপর ভিত্তি করে স্থান দেওয়া হবে । derrএকটি গড় দূরত্ব উপস্থিত আছে ।

উন্নত আকারে উপবৃত্তগুলি লাগানো আগ্রহী।

কোনও ধারণা, মগজ-ঝড়, অভিজ্ঞতা, মন্তব্য? এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


ভাল প্রশ্ন. আপনি এই চিত্রটি তৈরি করতে কোন প্রোগ্রাম ব্যবহার করেছেন?
জেসন আর

@ জেসনআর সর্বদা হিসাবে, পাইথন + ম্যাটপ্লটলিব
বিকাশকারী

উত্তর:


14

এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সঠিকভাবে চেষ্টা করা সেরা ধারণা হফ ট্রান্সফর্ম

মূলত, উচ্চ স্থানের সংকেতটি r, x, yসমন্বিত হবে। এখানে r ব্যাসার্ধ এবং x,yকেন্দ্র হিসাবে দাঁড়িয়েছে। প্রতিটি পয়েন্ট এক বা একাধিক চেনাশোনা সম্পর্কিত হতে পারে। সুতরাং হাফ প্লেনে সমস্ত সম্ভাব্য চেনাশোনাগুলি অতিক্রম করুন যেখানে এই পয়েন্টটি অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এবং কেবল একটি +1 করতে পারে। এটি কোনও অনুসন্ধান নয়, কেবল সংগ্রহ।

এখন, যদি একটি বাস্তব চেনাশোনা বিদ্যমান থাকে, তবে অনেকগুলি পয়েন্ট যুক্ত হবে এবং এই জাতীয় স্কোর r, x, yঅন্য সকলের তুলনায় অনেক বেশি হবে। এই জাতীয় পয়েন্ট নির্বাচন করা আপনাকে সঠিক চেনাশোনাগুলি চয়ন করতে দেয়।

এখানে একাত্তরের একটি শাস্ত্রীয় কাগজ রয়েছে (আমার জন্মের আগে!) যা এই ধারণাটি আবিষ্কার করেছিল।

  1. চিত্রগুলিতে রেখাঙ্কনগুলি এবং রেখাচিত্রগুলি সনাক্ত করার জন্য বিশাল ট্রান্সফারমিশনের ব্যবহার লিখেছেন: রিচার্ড ও ডুদা, পিটার ই। হার্ট টেক রিপোর্ট কৃত্রিম গোয়েন্দা কেন্দ্র সেন্টার এপ্রিল 1971।

টিউটোরিয়ালের জন্য আমি নীচে উল্লেখগুলি প্রস্তাব করব:

  1. এইচআইপিআর 2-লিঙ্ক
  2. আমোস স্টর্কি
  3. আইডিএল রেফারেন্স

বিশেষত বৃত্ত সনাক্তকরণের জন্য, আপনি নীচে এটি উল্লেখ করতে পারেন:

  1. এআই শ্যাক
  2. শিকাগো ইউনিভ থেকে প্রযুক্তি প্রতিবেদন।
  3. রচেস্টার ইনস্টিটিউট থেকে বক্তৃতা নোট

এই পদ্ধতিগুলি খুব দক্ষ, এবং খুব কম্পিউটার বান্ধব।


1
আমি এআই শ্যাক নিবন্ধগুলি সম্পর্কে দৃou়তা দিতে পারি, তারা সত্যিই আরও কঠোর গণিতটি আঁকতে সহায়তা করে আপনি অন্য কোথাও পড়বেন।
আইভো ফ্লিপস

1
ভাল উত্তর. আমি ইতিমধ্যে হাফ ট্রান্সফর্ম (এইচটি) এর সাথে পরিচিত। আমি যেটি ব্যবহার করেছি তা লাইন সনাক্তকরণের জন্য ছিল। লাইন-বিভাগগুলি নির্ধারণ করতে কিছুটা সমস্যা হয়েছিল। এটি সম্ভাব্য হাব ট্রান্সফর্ম (পিএইচটি) ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল। এক্সটেনশন সম্পর্কে আমি পরিষ্কার ধারণা পাইনি। আমি ভেবেছিলাম এটি চেনাশোনাগুলির জন্য এত জটিল হতে পারে বা অন্যান্য অসুবিধা দেখা দিতে পারে। আমার অভিজ্ঞতা সম্পর্কিত এইচটি ভাল তবে নিখুঁত নয়। কীভাবে এইচটি 3 ডি তে প্রসারিত করা যায় তাও আমার উদ্বেগ is আমি আপনার সরবরাহিত লিঙ্কগুলি পর্যালোচনা করার চেষ্টা করব। আপনার উত্তরটি উত্তর হিসাবে প্রার্থী হওয়া মোটামুটি ভাল।
বিকাশকারী

এআই শ্যাক, এবং চিকাকোর লিঙ্কগুলির টেক রিপোর্ট মৃত
মেহেদী
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.