Нейромережеві технології самонавчання в системах структурного розпізнавання візуальних об’єктів
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2015.17.1.100312Ключові слова:
комп’ютерний зір, структурне розпізнавання зображень, характерні ознаки, самонавчання, мережа Кохонена, кластеризація, векторний описАнотація
Обговорено питання аналізу та розпізнавання зображень в інтелектуальних системах комп’ютерного зору. На основі мережі Кохонена запропоновано технологію самонавчання для системи структурного розпізнавання візуальних об’єктів. У результаті здійснюється трансформація описів до векторного вигляду, що знижує обчислювальні витрати. Наведено результати експериментів. Табл.: 5. Іл.:4. Бібліогр. 7 найм.Посилання
Gorohovatskij V.A. Strukturnyj analiz i intellektualnaja obrabotka dannyh v kompjuternom zrenii: monografija / V.A. Gorohovatskij. — H.: Kompanija SMIT, 2014. — 316 p.
Bay H. Surf: Speeded up robust features / H. Bay, T. Tuytelaars, L.Van Gool // European Conference on Computer Vision. — 2006. — P. 404–417.
Paklin N.B. Biznes-analitika: ot dannyh k znanijam: ucheb. posob. / N.B. Paklin, V.I. Oreshkov. — SPb.: Piter, 2013. — 704 p.
Gorohovatskij V.A. Granuljacija znachenij priznakov objektov kak sposob povyshenija rezultativnosti metodov strukturnogo raspoznavanija / V.A. Gorohovatskij, Ju.A. Kulikov // Reyestratsiya, zberihannya i obrob. danykh. — 2014. — Vol. 16, No. 3. — P. 67–78.
Prikladnaja statistika: Klassifikacija i snizhenie razmernosti: sprav. izd. / S.A. Ajvazjan, V.M. Buhshtaber, I.S. Enjukov, L.D. Meshalkin; pod red. S.A. Ajvazjana. — M.: Finansy i statistika, 1989. — 607 p.
Osovskij S. Nejronnye seti dlja obrabotki informacii / S. Ossovskij; per. s polsk. I.D. Rudinskogo. — M.: Finansy i statistika, 2002. — 344 p.
Kohonen T. Self-organizing maps / T. Kohonen. — Berlin: Springer Verlag, 1995.
