Выделение участков кожи на изображении

Нашел (студенты принесли) статью "Алгоритмы биометрической идентификации личности человека на основе инвариантных признаков профильного изображения лица" автор Мумтозали Тухтасинов. В ней приведен предикат для выделения на изображении участков, которые соответствуют цвету человеческой кожи. Вот и сам предикат:

R>95 and G>40 and B>20 and max(R,G,B)-min(R,G,B)>15 and |R-G|>15 and R>G and R>B and [(R*100)/(R+G+B)]<57 and [(G*100)/(R+G+B)]<35 and [(B*100)/(R+G+B)]<35

где R,G,B - количество красного, зеленого и синего соответственно.

Судя по тестам, эта штука работает достаточно неплохо.

Проект голем

Старый проект, но именно он был первым кирпичиком, благодаря которому я заинтересовался искусственным интеллектом.

Аппроксимация с помощью ГП

нашел пример, как можно аппроксимировать с помощью ГП.

Данные для машинного обучения

На сайте http://archive.ics.uci.edu размещен набор данных, для машинного обучения. Их можно использовать в обучении нейросетей, генетических алгоритмов, и .т.д.

Данные для машинного обучения.

на сайте http://archive.ics.uci.edu размещен набор данных, для машинного обучения

список книг по генетическим алгоритмам.

По ссылке список книг по генетическим алгоритмам.

Мона Лиза и генетическое программирование

вот как нарисовать мону лизу генетическим программированием

Сеть Кохонена

Для своего проекта, я занимаюсб генетическими алгоритмами, решил попробовать модификацию, в которой индивиды кластеризуются по значению генов. Колега подсказал использовать для этого нейросеть Кохонена. По его словам она быстрее C-means и менее прожорлива к памяти. После ковыряния выснилось, что данная сеть плохо работает с маленькими входными векторами. В одной из книг рекомендуют размер векторов больше 60.