Сравнить механизмы распознавания интеллектуальных методов на основе видеонаблюдения

Полное название темы: Исследование интеллектуальных методов для распознавания образов

Суть работы: Необходимо сравнить механизмы распознавания для видеонаблюдения. Т.е. сравнить работу нейронной сети, деревьев решений, Нечёткой логики и, например, карт Кохоннена.

В начале нужно добавить уже существующий пример, а далее реализовать свой.

Например: У нас есть видео человека, и нам нужно распознать что это именно человек, а не животное, а так же его действие в пространстве. Мы прогоняем это видео по методам нейронной сети, деревьев решений, Нечёткой логики, карт Кохоннена , а затем сравниваем этим методы между собой, что лучше, что хуже, или может быть одинаково. (Реализовать можно с помощью готовых библиотек Python, потребуется только привести код, который использовался). Т.е. основная суть в том, что одна задача может решаться несколькими методами.

Так же, схематично добавить как это работает с фотографией, как методы конкретно разбивают фотографию, чтобы определить что на ней.

Это необходимо для курсовой работы, цель которой, распознавание с помощью камер.

Выходным результатом работы по сути должен быть отчет, в котором идёт небольшое исследование, сравнение этих методов и объяснение механизма работы. (Как уже говорилось, можно реализовать на готовых библиотеках Python)

Желательно сделать отчет максимально развернутым, чтобы смог понять даже такой дуралей как я) Так же желательно фотографии.