Discussion :

[sancelot]

Bonjour,
Mon projet est le suivant :

a partir d'un dessin de tube 2D sur une tablette graphique (croquis) , on doit pouvoir retrouver des dessins déja appris similaires. le nouveau dessin enrichira egalement l'apprentissage, apres validation de l'utilisateur

L'objectif est de classifier / retrouver les memes familles de pieces en tube, déja existantes, les plus proches.

On suppose que la vue 2D est en fait une perspective de la 3D.

Pour les donnees d entree du tube faut il préferer :
une suite de coordonnees x,y
OU
un bitmap du dessin ?

Quels sont les principes des reseaux de neurone a utiliser ?


Merci
steph

[Chatbour]

Salut,

tu cherches donc à implémenter un système CBIR (Content-Based Image Retrieval, ou Recherche d'Images par le Contenu).. Je te conseille donc d'aller d'abord étudier des feuilles scientifiques sur CBIR afin de t'en inspirer une idée..

[ToTo13]

Bonjour,

la partie la plus délicate est l'extraction des caractéristiques. Donc question : comment différencies tu les familles de tubes ?

Sinon dans ton problème, un apprentissage simple par k-plus proches voisins serait parfait pour débuter. En plus tu pourrais très facilement enrichir la base de connaissance (et la programmation est triviale ).

Une fois que tu auras tes caractéristiques, tu pourras alors faire un apprentissage par réseaux de neurones (en général un perceptron multi-couches à une couche cachée) ou tout autre méthode de classement.

Est ce que tu as des connaissances en validation ?