楽しく妄想し、記事を今回も書きます。
前回は図面を特徴点から数十点まで絞り込む事を妄想しました。

今日はお待ちかね、機械学習についての妄想です。
妄想ですから、難しいコーディングもコンパイルエラーとも無縁です。

特徴点を数十点まで絞り込めたら、次はクラス分けを行います。
数十点の座標点があるので、似た座標点で分類をするのです。

機械学習の分野で、クラスタリングと呼ばれる技術です。
この分類方法、私は詳しくないのですが、図面の類似性には正解が無いので、教師なし学習ではないでしょうか。

教師なし学習で、ある程度のクラス分けをして、人間がある程度納得できるクラス分けが出来たか確認します。
このクラス分けの方法が類似図面検索システムの鍵になります。

クラス分けの結果、データベースに保存しておきましょう。
クラスタリングの手法も、機械学習に慣れた人ならば、微妙な調整のやり方が分かりそうです。

類似の図面を探したい場合、検索元となる図面を特徴点から数十点の座標点に絞ります。
この数十点の座標値を、前出のクラス分けの方法で計算させると、該当するクラスがわかります。

同じクラスの図面を事前に保存していたデータベースから取得します。
類似図面のリストが出来上がるので、後は図面そのものを表示すれば良いのです。

私が妄想した内容ですから、実在する類似図面検索システムの中身を解析した訳ではありません。
私が妄想した類似検索システム、画像処理と機械学習の基本が分かると作れるはずです。

ぜひ、私の妄想を元にして、便利な類似図面検索システムをフリーソフトウエアとして作ってみてください。
もちろん、私も無料で利用させていただきますよ。

楽しい類似図面検索システムの妄想、今回で終了です。
この記事、誰かに役立つのでしょうか。

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