最後の1年間のプロジェクトをやっていて、シンプルなパターン、模様のストライプ、ポルカドット、チェック、および格子縞（少し硬い）を認識できるシステムを持っています。問題は私が本当にここで始めるのを知っていないということです。どのサブジェクトエリアに該当するのかわからない（ニューラルネットとAIの間に分割されている。どちらもプロジェクトの実行中に学習する）。サブジェクトエリア、プログラミング言語などの観点から、どこにあるべきかについての任意のアイデアが得られる。パターン認識プロジェクトに必要なポインタ
P.S.どのようなヘルプ/ポインタのためにも事前に感謝しています。
あなたのプロジェクトは、あなたがたぶんAIタイプの学習をしていることを意味しています。 LISPとPrologは伝統的にそのようなアプリケーションで使用されてきました。
ニューラルネットを使用する必要があるかどうかはわかりませんが、そうした場合は、理想的には、自分に適したライブラリを見つけて、自分のスキルに最も合った言語を選び、ライブラリを使用する=）
あなたの所属については、おそらく開始点を求めるのに最適な人です。
PS：神経回路網は手作業で実装するにはあまり難しくありません。私はC++の私のプロジェクトには単純なものを使用しました。
幸運を祈る！
ストライプ、ポルカドットなどを区別するために、単純な画像統計に基づいて分類子を作成することをお勧めします。分類子は、多数のもの（ニューラルネットワーク、線形判別子、二次判別式、二次判別式）のいずれかである可能性がありますが、それらのいずれかが合理的にうまく動作することを期待しています。したがって、私はあなたがすでに知っている言語やツールで分類器を構築するツールを探してみることをお勧めします。
私はPrologに親しまれています... Prologが画像ファイルをどのように読み込んで処理するのかを知りませんが、それは学習プロセスの一部になります。そして残念ながら、私はこの科目に特化した教授はいませんが、その基礎は授業で教えられています。 – cubearth