The other useful application is motif detection in images. We usually swipe our “templates” over images to detect the shapes independent of position and distortion of the shapes. A simple example is to distinguish between “C” and “D”, as Figure 8 shows. The difference between “C” and “D” is that “C” has two endpoints and “D” has two corners. So we can design “endpoint templates” and “corner templates”. If the shape is similar to the “templates”, it will have thresholded outputs. Then we can distinguish letters from these outputs by summing them up. In Figure 8, the network detects two endpoints and zero corners, so it activates “C”.
L’autre application utile est la détection de motifs dans les images. Nous faisons généralement glisser nos patrons sur les images pour détecter les formes indépendamment de leur position et de leur distorsion. Un exemple simple consiste à distinguer un « C » d’un « D », comme le montre la figure 8. La différence entre « C » et « D » est que « C » a deux extrémités et « D » a deux coins. Nous pouvons donc concevoir des patrons d’extrémité et des patrons d’angle. Si la forme est similaire aux patrons, les sorties seront limitées. Nous pouvons alors distinguer les lettres de ces sorties en les additionnant. Dans la figure 8, le réseau détecte deux points d’extrémité et zéro coin, donc il active « C ».