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Para alimentar a mi algoritmo de IA me gustaría meterle peliculas y hacer una captura por segundo y pasarle al algoritmo las imágenes "para que aprenda como es el mundo".
El caso es que quisiera hacerlo automatizadamente desde una consola C++, en el que el mi programa sea el master.
¿que software puedo usar? he intentado alguno y se me ha metido un troyano con lo cual he quedado un poco escarmentado.
Yo estoy haciendo algo muy similar.
Estoy programando la consola y la IA en Java y todo lo referente a tratamiento de imagenes tengo pensado hacerlo en C++ con las librerias de Intel, que me recomendaron por aquí.
Yo no lo haré con ningún software, lo programaré yo. Si hay algun software para hacerlo automatizadamente me interesaria saberlo a mí tambien.
Saludos.
fusion
sobre IA podemos hablar un buen rato.
descarga legalmente NuPIC directo desde Numenta (puedes adaptar con phyton) y conectar las señales de la videocámara por separado. Llevo un buen rato jugando con esta relativametne nueva tecnología (aun en desarrollo) pero te puedo decir que está que da miedo 😯
hay también otras nuevas iniciativas similares, tienen en común el mismo principio de memoria predictiva.
Para capturar imágenes va muy bien la librería OpenCV, (va sobre linux y windows) te deja capturar de video o de cámaras.
Chris:
Me lei el libro de Jeff Hawkins, y la verdad es que es de lectura recomendada, las teorías que tiene me convencen. Pero creo que están muy lejos de aplicarse. De hecho, antes de sacarlo lo vendian como algo revolucionario y por ahora no he visto nada del otro mundo.
Si tu has visto algo que no se pueda hacer de otra forma o algo que sea realmente general y funcione más o menos avisame. Yo la verdad es que me quedé un poco decepcionado con las espectativas que tenía.
tal vez te has decepcionado prematuramente.
en mi caso, justamente he pensado lo mismo que tú en un principio, al momento de comparar (A) técnicas especializadas en el reconocimiento de imágenes y (B) esta otra nueva técnica no especializada, los primeros resultados me han salido (A) como vencedor. Pero las curvas comparativas se aproximan a medida que ambas se entrenan con más tiempo, llegando a superar (B) con respecto al anterior.
Finalmente, consigo mejores resultados con mejor tolerancia de error con NuPIC más un buen entrenamiento. Uno de estos ejericios ha sido justamente el reconocimiento de símbolos con una cámara de vídeo, en el cual, al momento de inyectar distintos grados de ruido, los del grupo (A) terminan en fallo de reconocimiento, mientras que con (B) sigue funcionando a la perfección.
