1. Человек так не пишет, наверное потому что это не оптимально. Впрочем для машины можно попробовать разное.
2. Чем плохи палочки, уголки и дуги?
3. Прежде чем хоть как-то рисовать букву надо учиться её рисовать. Чтобы учиться - надо разбивать на детали. Вот я и разбиваю Думаю, что удастся разбить на палочки, а их удобно рисовать палочками. А как разбить букву на окружности? Об стену явно не получится.

Здесь просчитываются все пары без исключений, поэтому такой хаос (хотя на больших буквах этот хаос наступает медленнее - они всё-таки псевдо-инертнее). Проверю вариант выборочного связывания (самое интересное - выборочные разрывы связей в процессе моделирования!) - доложу.

Чем плохи искажения? Насколько я помню "...прежде, чем изоморфировать нужно чуть-чуть объекты подрихтовать...". Если искажения существенно нивелируют несущественные неровности буквы и/или шумы - это только плюс.

По моему это не принципиально. В деталях n-эрные связи всегда разбиваются на пары. Но я ещё подумаю над этим.

Рекурсивное разбиение даёт очень мало признаков - размеры квадратиков и расстояния между ними. Хочется получить что-то более интересное. Или я чего-то упускаю?

Важный момент. В этой модели никакой динамики нет. Это иллюзия. Имитационная динамика (как мы её видим) - это отображение результатов итераций некоторой рекуррентной нелинейной процедуры. Предсказать результат этой процедуры через N итераций невозможно аналитическими методами (судя по задаче трёх тел, упомянутой NO - принципиально невозможно). Но если мы не знаем аналитических методов решений, ничто не мешет нам пользоваться приблизительными численными методами. Собственно это я и делаю. Ищу интересные методы выявления признаков по ту сторону пропасти невозможности аналитического решения задачи многих взаимодействующих тел.

P.S. Символы "vs" в названии данного топика создают предпосылки для некоторого противопоставления. Было бы интересно увидеть конкретные альтернативные методы и решения.

Если я правильно понял, что это значит в контексте данной темы, то её решал (и похоже кое-как решил) Джефф Хоукинс в своём "Graffiti".
Кроме того, учёт движений манипулятора (руки, мыши, пера etc) при рисовании не укладывается в ТЗ (п.1) и тему следовало бы дополнить: "а также распознавание движений при написании текста". Хотя сама по себе задача интересная. И даже естественней укладывается в мою идеологию. Но тем интереснее показать, что в неё укладываются и "статичные" задачи.

Обижаешь. Физика меня интересует только как пример "правильной" динамики для инициализации параметров модели. Но в процессе экспериментов я их искажаю так, чтобы сделать динамику эффективной только для одной цели - выявлять признаки. В частности сейчас меня интересуют процессы синхронного перемещения - это удобный и интересный признак для выделения оторвавшихся частей.
______________

Источником полезных идей для создания методов распознавания могут служить наблюдения за тем, как рисуют дети. Из занятной книжки Д.Мичи и Р.Джонстона "Компьютер-творец" (1987 г.) я узнал про исследования Пиаже (и других авторов) процесса рисования геометрических фигур маленькими детьми ("Children's Visual Descriptions", Jean Hayes, 1978) (качать здесь).

Статья небольшая, 16 страниц, но любопытная. Вот некоторые цитаты:
"A number of observations concerning visual recognition in children point in this direction, suggesting that on occasion the child presents a graphic representation of his concept of what is perceived, rather than attempting to copy the retinal image on to paper."

"Piaget and Inhelder (1956) have produced a study of the ontogeny of children's grasp of spatial relations, showing that development goes through the sequence-topological relations, Euclidean relations, and projective relations."

Самый, имхо, интересный вывод из иследования (полезный в контексте топика) - дети стараются рисовать не копию изображения, а свою графическую интерпретацию его структуры.

Интересный пример из статьи.
Девочку 3,5 лет попросили повторить нарисовать квадрат, она нарисовала следующее:

Расшифровка комментариев девочки:
"There for stiff things" - уголки
"For going up and down" - вертикали
"These are the side bits" - горизонтали
Все эти элементы связаны кругом, т.е. получилось что-то вроде структуры квадрата наизнанку. Лично мне понравилась детская физическая интерпретация уголков как "жёстких штучек" [stiff things].

Специально сходил в магизин, купил полкило сушек (такие маленькие жареные бублики). Всего 46, довольно разных, штук. Сушка - это физический аналог буквы "О". Каждую сушку я поставил на твёрдую поверхность ребром и разбил тяжёлым предметом. В итоге 41 сушка раскололась на 4 части, 2 сушки - на 3 части, и 3 - на 2.
Каждая из этих частей - это признак буквы "О" в пространстве низшей мерности. Распознать который (как мне сейчас представляется), проще, чем букву целиком. Такие признаки могут принадлежать разным буквам (даже таким, которых ещё не придумали) и составляют, так сказать, алфавит признаков, из которых строятся буквы. Если букв 33, то разных кусков, из которых они состоят, я предполагаю, должно быть около 5. Из этих 5 (ориентировочно) кусков можно сложить любую букву, и, следовательно, разложить на них любую букву, следовательно - отнести букву к тому или иному классу. Вот для этого мне и нужна модель разбивабельных букв.

Если буква будет "гофрированная" то все машинки быстро упрутся в стенки. Поэтому машинкам надо обязательно уметь поворачивать - координироваться.

Человеческий механизм восприятия не требует (судя по всему) онтогенетического обучения принципам классификации и методам выделения признаков. Человек это всё умеет делать с рождения. Есть два варианта того, как у него это получается:
1. У человека есть большое количество разных врождённых способов выделения признаков. Комбинируя их, человек научается хорошо разбивать на классы всё, что доступно его рецепторам.
2. У человека есть один универсальный способ (или совсем мало разных), которым он пользуется для выделения полезных признаков в активностях любых рецепторов.

Мои аргументы (навскидку) в пользу второго варианта:
1. Скорость и устойчивость работы человеческого распознавателя (и при обучении, и при узнавании) - слишком большая для большого числа разных методов, чтобы их перебирать. Даже невзирая на принципиальную параллельность работы мозга.
2. Количество генов, кодирующих человеческий организм, несоизмерим с количеством разных классов, создаваемых человеком. Генов, примерно - 22000; классов - сотни тысяч (даже если судить только по объёмам словарей).
3. Кора мозга устроена одинаково для всех рецепторных зон.
4. Любая деятельность человека сводится в конечном итоге к координации в некотором пространстве. Таким образом ему просто незачем иметь много разных способов классификации или много разных признаков. Ему нужны такие признаки, которые заведомо соответствовали бы цели - координации.
5. Интуитивно не ощущается каких-либо переключений между способами классификации.
6. Человек может сравнивать всё со всем.
7. Такой подход перспективен, прост и ничему не противоречит.
8. Если бы человек обучался методам выделения признаков, то он должен был бы пользоваться неким базовым универсальным мета-методом обучения, не менее универсальным, чем метод выделения признаков.

Мои варианты второго варианта:
1. Геном - технологическая последовательность действий для создания классифицируемого объекта и является признаком. Этот способ хорош тем, что является координацией по сути своей и следовательно натуральным образом совмещается с итоговой задачей координации тела.
2. Эволюция - любой объект можно рассматривать как точку на дереве эолюции некоторой базовой сущности.

Таким образом, если найти очень хороший универсальный способ выделения признаков (соответствующий целям создания распознавалки) то его можно сразу, без экспериментов, применять для класификации, будучи уверенным в успехе.
С другой стороны можно идти методом проб и ошибок, подбирая разные варианты выделения признаков и сравнивая результаты распознавания (в уме, или в софте).

Для меня интеллект, в первую очередь, это целенаправленно активная сущность. Если удастся распознавание устроить на принципах активной реконструкции распознаваемого объекта, то крупинка интеллекта в нём всё-таки будет.

Пожалуй самым правильным было бы начинать со словаря (как NO) или с выделения строк и слов, их длины и прочего - постепенно детализируясь в неровности. Просто захотелось сразу попробовать вкусненькое.

Анекдот вполне хороший и иллюстрирует он тот факт, что выделению некоторых (многих) признаков нужно учиться. Если китаец рождается и растёт в европейской среде, он хорошо различает именно европейские лица.

Но если у китайца не будет врождённой способности к выделению неких базовых признаков, то он никогда не научится выделять признаки более высокого порядка. Я и предположил, что таких базовых принципов выделения признаков очень мало (или может даже один).