110 likes | 227 Views
Индексный подход и его применение к проблеме слежения за движущимися объекатми. Сергийчук Михаил Домунян Андрей ИПУ РАН. Задача эталонного поиска. Алгоритм нейронного кортекса. Mary had a little lamb. Рассматриваемый объект. Номера запомненных шаблонов. Признаки. Экономия вычислений.
E N D
Индексный подход и его применение к проблеме слежения за движущимися объекатми Сергийчук Михаил Домунян Андрей ИПУ РАН
Алгоритм нейронного кортекса Mary had a little lamb Рассматриваемый объект Номера запомненных шаблонов Признаки
Экономия вычислений • Z – динамический диапазон изменения признака (например, количество разных слов) • Можно показать что экономия вычислений (за счет того что мы просматриваем не всю базу данных) пропорциональна Z(в случае если распределение числа запомненных эталонов по значениям признаков равномерно)
Используемые признаки • Используемые признаки – вертикальные и горизонтальные проекции
Результаты Полученный выигрыш в вычислениях по сравнению с Full Search составляет 210 раз. Возможно использование динамического диапазона 2563, 2564…
Спасибо за внимание • sergiuchuckmisha@gmail.com • inventor@pisem.net
Если Х – общее количество запомненных эталонов, Y – число признаков в каждом шаблоне а Z – динамический диапазон изменения признака то каждое выписанное множество будет содержать в среднем X/Z имен шаблонов, а всего таких множеств выписано Y. Таким образом, задача сводится к выписыванию подряд X*Y/Z имен шаблонов и определению наиболее часто встречающегося имени. Таким образом время выполнения одной операции не сильно отличается при индексном подходе и методе полного перебора, а количество операций сокращается в Z раз.
Активные области мозга при рассматривании приведенных картинок
Слева показан традиционный способ хранения данных RAM • Справа показан способ хранения данных Pattern Access Memory