Распознавание жестов мышью

[DeniSS1]

Интересно, как это реализовано в Opera? И сложно ли это сделать в своей программе? Пока единственное, что приходит на ум - разбивать весь экран на поле из квадратов и сравнивать путь, пройденный мышью с зажатой кнопкой по квадратам, с шаблонами. Но при крупных квадратах круг с точки зрения программы будет мало отличаться от квадрата, а при маленьких будет сложно нарисовать жест, попадающий под шаблон. И как быть с масштабированием, если маленький треугольниу и большой треугольник - одно и то же?

[Part!zan]

анализируй не готовую фигуру, а процесс рисования.

[Hopkroft]

Сообщение от Part!zan

анализируй не готовую фигуру, а процесс рисования.

Можно попробовать замутить с шаблоном направлений.
Например: Влево, влево-вверх, вниз, вправо - вывести пользователю сообщение что он фигнёй страдает

[Spectator]

Почитай, что такое векторизация (vectorization) и интерполяция (interpolation)

[Shtirliz]

А можно просто не городить велосипед с квадратными колесами. Qt кроссплатформенный, имеет биндинги почти под все популярные ЯП и поддерживает эти ваши жесты из коробки в QGesture.

[Part!zan]

Сообщение от Shtirliz

Qt кроссплатформенный

это, конечно, здорово, только, имхо, черезчур громоздко.

[Shtirliz]

Сообщение от Part!zan

это, конечно, здорово, только, имхо, черезчур громоздко.

Согласен, что громоздко, но ТС не описал ТЗ, так что я, например, могу счиnать, что проект только зарождается и инструментарий для дальнейшей разработки еще не определен

[VanaLuk]

Сообщение от DeniSS1

Интересно, как это реализовано в Opera? И сложно ли это сделать в своей программе? Пока единственное, что приходит на ум - разбивать весь экран на поле из квадратов и сравнивать путь, пройденный мышью с зажатой кнопкой по квадратам, с шаблонами. Но при крупных квадратах круг с точки зрения программы будет мало отличаться от квадрата, а при маленьких будет сложно нарисовать жест, попадающий под шаблон. И как быть с масштабированием, если маленький треугольниу и большой треугольник - одно и то же?

это все проблемы распознавания образов. Общая схема такая:
1. Выделяют эталонные классы распознавания;
2. В них выделяют признаки, достаточные для описания любого класса на языке признаков;
3. Строится система принятия решения, которая умеет выделять из поступившего на вход объекта эти признаки и используя их определять степень соответсвия объекта какому-то классу(например применяются нейросети, скрытые марковские модели);

Большую роль в распознавании игрет то, какие признаки вы выделили.
Ну если интересно почитайте про распознавание образов.

[DeniSS1]

Shtirliz, это не тру
VanaLuk, уже нашёл вот это, думаю, то, что нужно.

[VanaLuk]

Нечеткие множества используются в распознавании картинок, которые могут быть повреждены, но впринципе полезно.
Тебе надо четко сформулировать задачу, которую ты хочешь решить.
Например, если ты хочешь уметь различать фигуры геометрические которые рисует пользователей, то как можно поступить:
1. Формируешь эталонные классы (например круг, треугольник, квадрат)
2. Выделяешь признаки, по которым их удобно различать (например количество углов: у круга их нету, у треугольника три, у квадрата 4)
3. Делаешь механизм ввода объектов(фигур) пользователем и поиск признаков (углов)
4. Если тебе пользователь нарисует ромб или параллелограмм, то система найдет, что угла 4 и скажет, что похоже на квадрат. Если нарисует, овал, то система найдет, что нету углов и скажет, похоже на круг. А дальше уже что-то делай взависимости от этого, что надо.

Если не охото со всем этим заморачиваться, то можно сделать проще. Есть готовые нейросети. Смысл нейросетей в том, что ты им подаешь готовые входные и выходные данные, а она себя настраивает по эти данные(обучается). И потом когда ты ей на вход подашь, что-то она по своей настройке сможет сформировать выходные. И впринципе ничего можно не придумавыть, а пользоваться уже готовым. Для рспознавания образов удобно использовать нейросети типа WTA (Winner take all, типа того) и сети Кохонена.

[Part!zan]

нейронные сети для распознавания mouse gestures... это жестко...

[VanaLuk]

Сообщение от Part!zan

нейронные сети для распознавания mouse gestures... это жестко...

а какая разница? В них нету ничего невероятного и они очень простые в использовании. Проще, чем оценивать, как рисуют это уж точно.

[Нестрашный Му]

Если честно, вначале представил братановскую распальцовку перед мышью. Извините.

[Part!zan]

Сообщение от VanaLuk

Проще, чем оценивать, как рисуют это уж точно

это еще поспорить можно... я уж и не говорю о конечном проценте распознавания.