Каков механизм распознавания объектов через графы?

Question

[aptypuoh]

Доброго дня!
Заинтересовал механизм, который лежит в основе распознавания объектов графами.
Внешняя часть понятна - обозначаются вершинами ключевые точки, строятся ребра и, с учетом веса ребер, проходит сопоставление с базой изображений.
А как это реализовано на уровне языков программирования - узнать не смог. Подскажите, где с этим можно ознакомиться?
И, если вы работали в этой сфере, какой язык предпочтительнее для данной задачи с точки зрения требовательности к мощности сервера?

Answer 1

[dmshar]

Во-первых, наверное все таки не "распознавание объектов графам", а скорее всего "распознавание объектов, которые представлены графами".
Во-вторых, на "уровне языков программирования" - такое, на сколько я знаю, не реализовано нигде. В любом случае, вам надо средствами выбранного языка смоделировать объект типа "граф". Сегодня это позволяют сделать любой язык программирования (ну кроме совсем специализированных). А дальше делайте с этим представлением что хотите - хоть кратчайший путь ищите, хоть поиск в ширину-глубину организовывайте, хоть сравнивайте два графа между собой, хоть задачу коммивояжера решайте, хоть распознавайте в графах некоторые паттерны, хоть описывайте свои объекты (например - лица) в виде графовой модели и ищите "подобные". Для всех таких задач есть соответствующие алгоритмы, а часто - и не один, которые изучаются в таком разделе математики, который называется "теория графов". Эти алгоритмы реализуются либо в ручную, самим программистом, но в некоторых языках программирования есть библиотеки, которые решают некоторые задачи из перечисленных. Например для Python есть библиотека NetworkX, которая сильно упрощает работу с сетевыми (графовыми) структурами.
Если вас интересует вопрос на ответ "как" выполняется распознавание с помощью графов - то тут имеется достаточно много источников, правда большинство из них не для "легкого внеклассового чтения" и требуют достаточно серьезного углубления в математику. Ну вот например,:
https://www.litres.ru/a-a-dunaev/ispolzovanie-teor...
https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-teori...
https://scask.ru/p_book_gpr.php?id=95
https://cyberleninka.ru/article/n/metod-gibkogo-sr...
Последний вопрос про "предпочтения языка программирования с точки зрения мощности сервера для данной задачи "- вообще непонятен. Выбор сервера будет сильно отличаться не столько языком реализации вашей системы, сколько самой задачей - например, сегодня распознавание лица при фотографии есть в любом фотоаппарате или смартфоне, а вот если вам надо выявлять преступника на видеопотоке из метро - там совсем другие сервера придется задействовать. Хотя алгоритмы лежащие в основе и язык программирования вполне может быть одним и тем-же.

Comments

[aptypuoh]

Спасибо за ответ и за ссылки в частности)
По поводу мощности сервера, если рассматривать одинаковые задачи, решаемые разными языками, разве не будет отличаться скорость работы кода? То ли у меня знания поверхностные и неточные, то ли выше некорректно выразил свою мысль - идея была в поиске оптимального с точки зрения производительности языка.

[dmshar]

aptypuoh, Если вы собираетесь решать задачу он-лайн распознавания и выявления преступников по видеопотоку получаемому на Уолл-Стрит в часы пик при условии наличия на лицах ковидной маски - то да, вам мощность сервера будет важна. Если вы учитесь распознавать виды бабочек по фоторгафии - тогда вам на мощность сервера будет наплевать. Если у вас фирма, которая для решения задачи и создании суперэффективного приложения будет нанимать программистов наивысшей квалификации - тогда вам надо задуматься о выборе языка программирования (хотя скорее тут вам придется набирать специалистов по разным языкам да еще и с опытом решения задач разного типа). Но тогда вы точно не будете задавать такие вопросы на околопрограммитском форуме. А если вы собрались делать свой первый в жизни пет-проект, то совет может быть один: делать на том языке, которым вы лично уже владеете (или владеете лучше, чем другими, но судя по вопросу - это вряд-ли).
Кстати, просто для информации. Практически все серьезные проекты по машинному обучению, распознаванию визуальных образов, "тяжелым" нейросетям прототипируются сначала на одном языке (например, на Python), а вот для реального использования потом переписываются на другом (С,С++, Go и даже Ассемблере). Так что пока можете спокойно начинать с того языка, которым уже успели выучить.

[aptypuoh]

dmshar, принято, спасибо, вы правы