A localização do-stripe-shirt vestindo personagem de livro de fotos Wally foi pregado por algoritmos duros frios.
Onde está Wally (ou Onde está Waldo nos EUA e Canadá) livros têm infligido a fadiga ocular e trouxe lágrimas e gritos de kiddies desde sua estréia de 1987, quando a série perguntou primeira leitores para manchar o caráter titular em meio vistas desenhos animados deslumbrantemente detalhada.
Agora a dados apreciador Randal Olson Randal Olson criou um sistema de aprendizado de máquina que trabalha o seu caminho através do primeiro de sete livros Onde está Wally e rapidamente viu o personagem.
"Decidi abordar esse problema como um problema de caixeiro-viajante: Precisamos verificar cada localização possível que Waldo poderia ser, tendo em tão pouco tempo quanto possível", Olson disse em um post .
"Isso tudo foi feito com bom humor e - à excepção de uma situação em que alguém coloca uma arma na sua cabeça e força você a encontrar Waldo mais rápido do que o seu colega? - Eu não recomendo realmente usando essa estratégia para casual Onde está Waldo lendo."
Plataforma de Olson encontrou um caminho ideal razoavelmente consistente para Wally entre os primeiros sete livros que tendiam a ter um viés local forte.
Hunters devem começar no canto inferior esquerdo, descartando todo o lado se Wally não foi encontrado, antes de se mudar para o quadrante superior direito e, finalmente caindo para a metade inferior direita.
O caminho ideal para Wally, de azul para vermelho. Crédito: Olson
Este caminho foi estabelecida após cerca de cinco minutos de corrida algoritmos genéticos que encontraram a melhor rota entre um número total de possíveis caminhos de numeração mais do que o total átomos no universo conhecido.
Olson foi rápido a reconhecer que seu tempo e capacidades poderia ter sido aplicada a empreendimentos mais prementes.
"Tal como acontece com muitas coisas na vida, a alegria de encontrar Waldo Está na viagem, não o destino", disse ele.
No entanto, ele disse que seus caminhos Wally-sova não eram tão especializados que não conseguia puxar de truques semelhantes em outros livros, ou outras aplicações.
O trabalho de Olson usado Python para plotagem de dados e do algoritmo genético, e Seaborn para estimativas de densidade kernel. ®
via Alimentação (Feed)
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