XBarboX (Member)
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Iscritto: 31/12/2008
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Ciao a tutti,
c'è un dottore che effettua elettroencefalogrammi è mi ha chiesto se riesco a fare un programma che dato un esame come questo: http://www.cjd.ed.ac.uk/eeg.jpg
riesca a trovare un tipo particolare di curva(che ho disponibile salvato in un'altra immagine) che se presente nell'esame si può diagnosticare l'encefalite.
In parole povere devo vedere se l'immagine 1 è presente nell'immagine 2 (possibilmente con qualche errore in quanto devono essere simili e non uguali).
Un po' come quando in CSI cercano nel database a chi appartengono le impronte digitali 
Perciò volevo chiedervi quale algoritmo usare o di dirmi qualunque altro consiglio.
Grazie mille 
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nessuno (Normal User)
Guru^2
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Iscritto: 03/01/2010
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Ti posso solo dire che non è affatto semplice.
Personalmente ci penserei molte volte prima di imbarcarmi in una problematica simile ... ma solo se capitasse a me.
Ricorda che nessuno è obbligato a risponderti e che nessuno è perfetto ...
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Il grande studioso italiano Bruno de Finetti ( uno dei padri fondatori del moderno Calcolo delle probabilità ) chiamava il gioco del Lotto Tassa sulla stupidità. |
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XBarboX (Member)
Guru
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Iscritto: 31/12/2008
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Ci credo che non è semplice ma è proprio per questo che sono curioso di capire come fare 
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nessuno (Normal User)
Guru^2
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No ... tra le righe volevo dirti di lasciar perdere ... è troppo complesso ...
Ricorda che nessuno è obbligato a risponderti e che nessuno è perfetto ...
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Il grande studioso italiano Bruno de Finetti ( uno dei padri fondatori del moderno Calcolo delle probabilità ) chiamava il gioco del Lotto Tassa sulla stupidità. |
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tasx (Dev Team)
Expert
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Iscritto: 15/12/2008
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Ciao, potresti usare una libreria che implementa una rete neurale (come ad esempio FANN) per farli trovare se l'immagine è presente.
Ciaociao!!
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XBarboX (Member)
Guru
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In realtà ho già un idea XD
Praticamente voglio analizzarlo come un semplice grafico.
Di ogni pixel che vado a destra della curva mi segno il delta (variazione) dell'altezza della curva in questo modo ottengo un vettore del genere:
+1 +2 +3 +2 +1 0 -1 -2 -3 ...
Ovvero un curva che si alza poi si appiattisce e poi riscende.
Avendo questi numeri basta mettere in proporzione con la curva da confrontare e calcolare quanto sono differenti.
Dici che si può fare?
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HeDo (Founder Member)
Guru^2
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Iscritto: 21/09/2007
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Postato originariamente da XBarboX:
In realtà ho già un idea XD
Praticamente voglio analizzarlo come un semplice grafico.
Di ogni pixel che vado a destra della curva mi segno il delta (variazione) dell'altezza della curva in questo modo ottengo un vettore del genere:
+1 +2 +3 +2 +1 0 -1 -2 -3 ...
Ovvero un curva che si alza poi si appiattisce e poi riscende.
Avendo questi numeri basta mettere in proporzione con la curva da confrontare e calcolare quanto sono differenti.
Dici che si può fare? |
soluzione creativa e probabilmente "potrebbe" funzionare in qualche caso, ma data la flessibilità necessaria direi che andare sopra il 50% delle detection è molto difficile. non ti dico di lasciar perdere, ma sappi che è molto più complesso di quanto sembri |
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nikipe_silver (Founder Member)
Expert
Messaggi: 339
Iscritto: 20/09/2005
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tranquillo, la strada c'è, è lunga e tortuosa ma esiste. Basta che ti prendi un paio di libri sull'elaborazione numerica dei segnali (1D e 2D) (in inglese dsp: digital signal processing), li leggi e sei a cavallo...
alternativamente ti posso dire che per sapere se 2 segnali della stessa lunghezza sono simili, basta che fare l'autocorrelazione( http://it.wikipedia.org/wiki/Correlazione_incrociata )...
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web_pirate (Normal User)
Rookie
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Iscritto: 27/12/2011
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Una rete neurale sarebbe forse l'unica soluzione.. Ma per scrivere una rete neurale che confronti due immagini ci sono una marea di cose da imparare. Forse con le librerie FANN, come diceva un altro utente, riusciresti a farlo.. Ma il problema più grosso sarebbe delimitare l'area all'interno della quale potrebbe trovarsi la curva.. E poi dovresti avere una miriade di immagini di esempio con la tua curva da passare alla rete prima che impari a riconoscerla...
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