[00:28] <sud0> ĂĄĂŠĂ­ĂłĂşĂą
[00:35] <ratman> nas
[03:19] <magu42> lun may 12 00:19:12 UYT 2014
[03:28] <magu42> hoy instalĂŠ dos xubuntus , sigue mi cruzada 
[03:28] <magu42> pal log 
[03:28] <magu42> gilunes
[04:15] <ubuntero> hola
[21:52] <asterismo> hola gente...
[21:52] <asterismo> calisto
[21:52] <asterismo> ratman
[21:52] <ratman> holas
[21:52] <calisto> asterismo
[21:52] <ratman> que tal 
[21:52] <calisto> ratman
[21:53] <asterismo> calisto, tenes que programar una red neuronal capaz de detectar asteroides en movimiento en las imagenes que tenemos en el observatorio
[21:54] <asterismo> tenemos gigas y gigas de imagenes
[21:54] <asterismo> jejeje
[21:55] <calisto> y asterismo no es nada complicado
[21:55] <asterismo> jajajaja
[21:55] <asterismo> en serio?
[21:55] <calisto> lo mĂĄs complicado es alinear las imagenes y normalizar
[21:55] <asterismo> jajajaj
[21:55] <calisto> no para nada
[21:55] <asterismo> uno y la mitad del otro...
[21:56] <calisto> hay que abstraer el problema
[21:57] <calisto> basicamente detectar que cambia en una imagen  y la otra
[21:57] <asterismo> si
[21:58] <calisto> por ej, rapidamente :
[21:58] <calisto> 1) alinear imagenes
[21:59] <calisto> 2) yo identidicaria puntos con lo centros
[22:00] <calisto> pero se puede hacer con todos los pixeles de entrada, aunque tal vez lleve muchas neuronas de entrada
[22:00] <asterismo> si
[22:00] <asterismo> eso pensaba
[22:00] <calisto> 3) el entrenamiento
[22:00] <asterismo> porque todo los pixeles tienen una informacion
[22:00] <asterismo> capaz preprocesar las imagenes para uniformizarlas un poco... tipo imagenes binarias o algo parecido
[22:00] <calisto> si por eso de estronomia saben mĂĄs ustedes que yo
[22:01] <asterismo> che, pero alinear las imagenes se puede?
[22:01] <calisto> lo principal eliminar ruido
[22:01] <calisto> el tema es 
[22:02] <calisto> si yo tengo  una imagen rectangular, y otra imagen rectangular pero no exactamente del mismo sector
[22:02] <calisto> tengo que normalizarlas
[22:02] <calisto> hacer que sean el mismo rectangulo del cielo
[22:02] <calisto> y eliminar todo lo que sobre
[22:03] <asterismo> encontrar la interseccion, no?
[22:03] <calisto> imaginate asterismo el peor caso te doy 2 fotos completamente distintas, de una forma tonta dirias haaaa todo el cielo se movio
[22:04] <calisto> claro encontrar la interseccion
[22:04] <asterismo> porque tengo ganas de meterme con algo de eso
[22:04] <asterismo> en neurolab con python como hiciste
[22:04] <asterismo> me re colgue
[22:04] <asterismo> tiene pila de aplicaciones en mi area
[22:04] <asterismo> por ejemplo esa
[22:04] <asterismo> alineacion de imagenes
[22:05] <asterismo> y deteccion de objetos en movimiento
[22:05] <calisto> lo mĂĄs facil seria que en los metadatos de la imagen estuvieran las coordenadas del cielo que cubren
[22:05] <asterismo> el tema es como haces la normalizacion
[22:05] <asterismo> y como le das el feedback de exito o fracaso
[22:05] <asterismo> esta en los metadatos, mucho mas que la posicion del cielo
[22:05] <calisto> pensa en como la arias vos
[22:06] <calisto> si tenes 2 imagenes como detectas vos el movimiento
[22:06] <calisto> que proceso seguis
[22:06] <asterismo> si
[22:06] <asterismo> ves lo que cambia
[22:06] <calisto> encuentre las 7 diferencias
[22:07] <calisto> en otras palabras
[22:07] <asterismo> ahi va!!
[22:07] <asterismo> jajaja
[22:07] <calisto> solo que en las revistas las imagenes estan alineadas y normalizadas
[22:07] <calisto> sino seria muy dificil encontrarlas
[22:08] <calisto> aparte no se si es el caso pero tambien esta el tema de que las proporciones sean distintas
[22:08] <calisto> pero eso es relativamente facil de entrenar
[22:09] <calisto> te armas un juego de 10 imagenes que las creas vos
[22:09] <asterismo> si
[22:10] <calisto> y las torces, las deformas
[22:10] <calisto> de tal forma que 
[22:10] <calisto> vos sepas cuanto las giraste y cuanto las deformaste
[22:11] <calisto> le pasas las 2 imagenes como entrada ( toda la chorrera de pixeles
[22:11] <calisto> y alimetas la salida con la deformacion que aplicaste
[22:12] <calisto> otra posibilidad tal vez mĂĄs optima
[22:12] <calisto> es encontrar 5 o 6 puntos de cada imagen que sean los mĂĄs reprecentativos
[22:12] <calisto> y solo pasar esas coordenadas eso exige menos neuronas
[22:15] <calisto> luego para saber si hay diferencias, pasas los n puntos donde hay luz
[22:15] <calisto> en una y otra
[22:15] <calisto> requiere programas procesamiento de datos
[22:15] <calisto> de imagenes
[22:16] <asterismo> si
[22:16] <asterismo> voy a ver si me pongo a leer 
[22:16] <asterismo> a ver que tipo de proceso de puede neuronalizar digamos
[22:16] <calisto> si queres te ayudo a modelar el problema 
[22:17] <calisto> el de alineacion y deteccion 
[22:17] <asterismo> para mi serĂ­a un honor
[22:17] <calisto> todo lo otro es normalizacion
[22:19] <calisto> se puede arrancar despacio
[22:19] <calisto> por ej contruyendo una red que alinea cuadrados
[22:20] <calisto> le pasas 8 coordenadas siempre el lado valiendo lo mismo ( con menos coordenadas anda ) y que te de como resultado el angulo
[22:20] <calisto> luego lo cambias a rectangulos y ves como funciona
[22:21] <calisto> luego le pasas 4 puntos y otros 4 puntos no rectangulos pero en la misma fomrma
[22:21] <calisto> y luego la prueba de  fuego
[22:22] <calisto> 4 puntos y otros 4 puntos donde
[22:22] <calisto> los segundos  4 puntos esten rotados y deformados
[22:22] <asterismo> ahi va
[22:22] <calisto> pero incluis en el proceso de entrenamiento tambien los 4 puntos que solo estaban rotados
[22:23] <asterismo> el tema es que no me queda claro como sacar el numero de "grados de libertad" o de neuronas minimas que tiene que tener la red para resolver un cierto problema
[22:23] <asterismo> en tu caso con pitagoras
[22:23] <asterismo> tenes 2 valores y un resultado
[22:23] <calisto> asi ponderas que primero se avive que tiene que tratar de rotar primero antes de estirar
[22:24] <calisto> prueba y herror
[22:24] <calisto> que yo sepa no hay una prueba exacta de como calcularlo
[22:24] <asterismo> pero, no tenes que arrancar con la red entera??
[22:24] <calisto> es algo asi como elegi un numero entre 0 y 100
[22:24] <calisto> y yo arranco es mayor o menor a 50
[22:25] <calisto> mayor o menor a 25
[22:25] <calisto> mayor o menor a 37
[22:25] <calisto> mayor o menor a 31
[22:25] <calisto> y ya lo vas acotando
[22:25] <calisto> para que sea la cantidad de neuronas que calcula lo que precisas
[22:26] <calisto> si le metes muchas neuronas lo que hace es que recuerda mucho y no "piensa" casi nada si el problema es simple
[22:32] <asterismo> ahh
[22:32] <asterismo> no sabia eso
[22:37] <calisto> eso se llama sobreentrenar
[22:37] <calisto> cuando memoriza
[22:37] <calisto> si le pones pocas no piensa muy bien