W dniu 2013-11-01 13:55, Borneq pisze:

>
> gdy mamy tysiące wymiarów, jest to dla człowieka
> zupełnie nieczytelne. I to chodziło gdy pisałem
> że mają działać same a nie wiadomo jak działają.
>

Bez wstępnego przetworzenia danych raczej będzie trudno uzyskać
efekty, o których piszesz, tj. np. odróżnianie stary / młody
na podstawie bezpośrednio podawanej na wejście NN (lub SVM)
bitmapy z jasnościami pikseli. To podobne zadanie
do nauczenia sieci NN rozpoznawania, czy wiersz jest
smutny czy wesoły - na podstawie pliku GIF z zeskanowanym
wydrukiem wiersza (podając na wejście wszystkie bity z pliku GIF).

Rozpoznawanie twarzy poprzedzane jest zwykle wykryciem twarzy
w całym obrazie, normalizacją: dwuwymiarową (obrotem do "pionu",
skalowaniem i wykadrowaniem twarzy według przyjętych założeń)
i jeśli uda się zaimplementować, trójwymiarową - likwidującą efekty
obrotów, perspektywy itp. Przy okazji może udać się korekcja
oświetlenia twarzy. Następnie realizuje się etap wyznaczania cech
- wektora liczb, zwykle zawierającego ich znacznie mniej, niż jest
pikseli na obrazie. Dopiero ten wektor jest podawany na wejście
algorytmu klasyfikującego.

Podejście całkowicie ogólne (jasności pikseli -> NN -> imię i nazwisko)
jest teoretycznie możliwe, ale praktycznie tylko wtedy, kiedy dane
będą skrajnie uproszczone.


P.