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过去，我必须开发一个充当规则评估器的程序。你有一个先行词和一些后续事件（动作），所以如果先行词被评估为真，那么执行的动作。

当时我使用了RETE 算法的修改版本（RETE有三个版本，只有第一个是公开的）用于前件模式匹配。我们在这里谈论的是一个大型系统，每个规则有数百万个操作，并且一些操作符在多个规则中“重复”。

有可能我必须用其他语言重新实现它，即使我在 RETE 方面有经验，有人知道其他模式匹配算法吗？有什么建议还是我应该继续使用 RETE？

这更像是一个思想实验。

我想知道如何才能合法地检测到热点中关于笔记本电脑的所有信息。我的第一个想法是尽可能获取每个 MAC 地址并从前 24 位中提取制造商。

问题是这是否违法，我还能合法地清除什么，最好是被动地？

PS这构成了一个模式识别问题，所以它是编程......我认为。

我对编写依赖于能够识别图片（或视频帧）中的人脸的软件感兴趣。它不必识别人脸 - 所以除了以下指标之外没有其他指标：

• 图片中是否有人脸（或不止一张）
• 大约在哪里，眼睛、嘴巴或鼻尖（不管它在什么地方。）

它现在出现在廉价数码相机中，所以我希望有开源软件包可以做到这一点，或者在推出自己的产品时很容易遵循的研究。

如何比较两个图像并识别图像中的图案，而不管其大小和图案大小，并使用.Net C#？另外，图像处理中使用了哪些算法？

更新这个问题以前的标题为“给我一个简单的信号（声音）模式检测算法的名称”

1. 我的目标是检测噪声信号中给定模式的存在。我想检测一种用麦克风记录声音的昆虫的存在。我之前以数字格式录制了昆虫的声音。
2. 我不想做语音识别。
3. 我已经在输入信号和模式之间使用卷积来确定它们的相似度。但我认为这种技术更适合离散时间（即数字通信，其中信号以固定间隔出现）并区分两个给定模式之间的输入信号（我只有一个模式）。
4. 我害怕使用神经网络，因为我从未使用过它们，而且我不知道是否可以嵌入该代码。

您能否指出一些其他方法，或者试图说服我我目前的方法仍然是一个好主意，或者神经网络可能是一种可行的方法？

更新我已经有 2 个很好的答案，但另一个会受到欢迎，甚至会得到奖励。

如果我想学习一般的模式识别，从什么地方开始（推荐一本书）是一个好地方？

另外，是否有人对如何应用这些算法来查找程序中的抽象模式有任何经验/知识？（重复的代码，做同样事情但方式略有不同的代码块等）

谢谢

编辑：我不介意数学密集型书籍。事实上，那将是一件好事。

假设我有一个小位图，其中包含一个手写数字（0..9）。

是否可以使用（两层）感知器检测数字？

除了使用神经网络之外，还有其他方法可以从位图中检测单个数字吗？

我对图像处理有了基本的了解，现在正在深入研究冈萨雷斯的《数字图像处理》一书。

当给定图像和感兴趣对象的近似形式已知（例如圆形、三角形）时，在图像上找到该对象的最佳算法/方法是什么？

物体可能会稍微变形，所以蛮力方法无济于事。

我有一个点列表。每个点都是一个x和y坐标（两者都是整数）。现在我试图找到已知的图案，例如线条、圆弧或圆，因为我知道这些点在图案上并不完美。

最好的方法是什么？我没有太多开始的线索。

编辑：点是有序的。用户正在绘制一些东西，程序应该检测到最佳模式。例如，如果绘制了一个三角形，它应该检测三条线。

我正在使用 WPF InkCanvas 控件来捕获 Tablet PC 应用程序中的签名。

我的要求之一是验证应用程序是否真的已“签名”。现在我通过检查 InkCanvas 的 Strokes 集合来执行此操作 - 如果有 0 个笔划，那么我知道用户没有“签名”。

但是，如果用户输入一个斜线，甚至一个点，这算作一个笔划，我的验证测试将通过，即使签名不是真的有效。

关于如何为此建立更好的测试的任何想法？诚然，什么是有效签名和什么不是有效签名的用例非常模糊，但我想尝试消除明显不好的签名。

或者这是否以任何直接的方式根本无法解决？