Salut!
As dori sa imi spuneti o strategie prin care pot identifica un obiect intr-o imagine!
Exemplu: O imagine a unei mese! Identificare unei cani in acea imagine!
Nu vreau ceva detaliat neaparat(daca se poate cu atat mai bine), dar am nevoie de o strategie cap-coada, ca de exemplu: 1) identificarea conturului; 2) compararea lui cu un sablon, etc...(nu prea am idee);

Va multumesc!

Cateva idei (indrumatoare doar) ar fi:

1) De obicei se aplica tehnici de prelucrare a imaginilor (filtre) care se baseaza pe reducerea culorilor si manipularea contrastului/luminozitatii. Cu astfel de filtre se obtin contururile. Sunt multi algoritmi din astia de edge detection, doar cauta pe net.

2) Una din approach-uri ar fi o retea neuronala, care in general e o tehnica ok in detectarea pattern-urilor. Evident, asta tre antrenata inainte cu o gramada de contururi de cani, inainte sa recunoasca orice cana. O alta problema cu retelele neuronale e ca daca incerci sa le faci prea generale (adica sa recunoasca o gramada de tipuri de obiecte in cazul tau, sau prea multe tipuri de cani), nu o sa mai fie bune de nimic si o sa dea rezultate eronate. Vezi ca nu tre sa iti programezi propria retea neuronala, exista o gramada de proiecte open source pe tema asta care pot fi adaptate la cerintele tale.

Cam astea ar fi cateva idei, sunt convins ca exista mai multe abordari.

In cazul in care cana apare intr-o alta pozitie (orizontala sau oblica), reteaua cred ca nu mai este capabila sa recunoasca modelul daca nu o antrenez si cu modele pe orizontala sau oblice. Este adevarat?
As putea sa extrag din retea o pondere de asemanare a obiectului? Adica programul sa fie capabil sa spuna este posibil sa fie cana 60%.
Si inca o intrebare ar fi generata de faptul ca obiectele de regula nu apar izolate ele fiind inconjurate sau opturate de alte obiecte!
Pentru asta este nevoie de un algoritm de segmentarea imaginii?
Multumesc!

Raspunsul este "Da" la tot ce ai zis.

"In cazul in care cana apare intr-o alta pozitie (orizontala sau oblica), reteaua cred ca nu mai este capabila sa recunoasca modelul daca nu o antrenez si cu modele pe orizontala sau oblice. Este adevarat?"

nu e adevarat

Trebuie scosi descriptori din imagine, in functie de ce descriptori scoti pot fi invarianti la diferite transformari. Descriptorii astia trebuie bagati in reteaua neurala, desi eu as incerca mai intai ceva mai predictibil. Iti sugerez sa scoti mai intai niste descriptori ok si dupa aceea sa faci o functie care calculeaza eroare simpla, cu norma euclidiana intre descriptori si sa zici care e mai mica.

Ca descriptori poti sa incerci PCA (dar sunt multi altii.. e un domeniu foarte activ)
http://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis
(astia sunt invarianti la iluminare si transformari afine)

Nu e ok sa aplici pur si simplu retea neurala pe tot ce prinzi

Multumesc pentru raspunsuri! Am reusit sa scot descriptorii cu Fourier! Sa vad ce fac cu clasificatorii!