?
Теоретико-информационный подход в задаче автоматического распознавания изображений
С. 117–131.
Ставится задача автоматического распознавания полутоновых изображений из большой базы данных эталонов. Предложено ее решение путем сведения к задаче статистической классификации дискретных объектов на основе принципа минимума информационного рассогласования. Исследована новая теоретико-вероятностная модель полутонового изображения в задаче классификации среди большого количества альтернатив; на основе этой модели синтезирован новый алгоритм распознавания изображений по критерию минимума информационного рассогласования в метрике Кульбака-Лейблера. Доказано, что этот критерий является оптимальным в байесовском смысле для задач классификации дискретных случайных объектов, в том числе, цифровых изображений. Представлены программа и результаты экспериментальных исследований в задаче распознавания людей по фотографиям лиц. Показано, что точность распознавания изображений с варьирующейся освещенностью на основе предложенного критерия существенно выше точности традиционных методов.
В книге
Вып. 23. , Пермь: Пермский государственный университет, 2011.
Головин Р. Д., Зунин В. В., В кн.: Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов имени Е.В. Арменского. Материалы конференции.: М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2021. С. 120–122.
В работе проводится обзор различных способов реализации нейронной сети для распознавания изображения на примере набора данных MNIST. Дается анализ используемых библиотек и методов их применения в области распознавания объектов. ...
Добавлено: 25 сентября 2022 г.
Anna Beketova, Макаров И. А., , in: Advances in Computational Intelligence: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part II.: Cham: Springer, 2021. Ch. 3 P. 28–42.
*Реализация соц. сети Instagram запрещена на территории России по основаниям осуществления экстремистской деятельности.
Instagram is one of the most popular photos sharing services. For more convenient content search people use hashtags (#nature, #love, etc.) in posts with photos. The author’s aim is to make hashtag prediction possible and convenient for users.
The paper provides a reader with ...
Добавлено: 1 сентября 2021 г.
Савченко А. В., , in: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020).: Piscataway: IEEE, 2020. P. 1–8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Замятина Елена Борисовна, Ханжина Н. Е., В кн.: Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах: материалы III Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием с элементами науч. шк. для молодежи (ВВГП–2016).: Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2016. С. 70–81.
В работе описывается проблема автоматизации распознавания изображений пыльцевых зерен, полученных с помощью оптического микроскопа. Автоматизация распознавания пыльцы является актуальной в таких задачах, как анализ качества меда с целью выявления фальсификата, проверка качества воздуха для предупреждения аллергиков и астматиков, палеопалинология, судебная палинология. Описывается метод решения проблемы, основанный на машинном обучении и применении технологии CUDA. Описывается алгоритм ...
Добавлено: 12 марта 2017 г.
Савченко А. В., Белова Н. С., Milov V., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 4th International Conference, AIST 2015, Yekaterinburg, Russia, April 9–11, 2015, Revised Selected PapersVol. 542: Series: Communications in Computer and Information Science.: Switzerland: Springer, 2015. Ch. 2 P. 14–23.
In this paper we explore an application of the pyramid HOG (Histograms of Oriented Gradients) features in image recognition problem with small samples. A sequential analysis is used to improve the performance of hierarchical methods. We propose to process the next, more detailed level of pyramid only if the decision at the current level is ...
Добавлено: 4 декабря 2015 г.
Савченко А. В., Белова Н. С., International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 2015 Vol. 25 No. 4 P. 915–925
The paper is focused on the problem of multi-class classification of composite (piecewise-regular) objects (e.g., speech signals, complex images, etc.). We propose a mathematical model of composite object representation as a sequence of independent segments. Each segment is represented as a random sample of independent identically distributed feature vectors. Based on this model and statistical ...
Добавлено: 10 сентября 2015 г.
Ханжина Н. Е., Замятина Е. Б., В кн.: Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине – 2014 : материалы Всероссийской школы-семинара.: Издательство «Саратовский источник», 2014. С. 137–140.
Описан метод автоматизированного распознавания зерен с использованием нейронных сетей Хэмминга ...
Добавлено: 20 февраля 2015 г.
Ханжина Н. Е., Замятина Е. Б., Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика 2014 № 4 С. 111–119
Рассматривается проблема автоматизированного процесса распознавания изображений пыльцевых зерен, полученных с помощью микроскопа. Задача является актуальной, поскольку позволяет автоматизировать рутинный процесс отнесения пыльцевых зерен к тому или иному классу и тем самым, например, определить период пыления растений. Своевременное определение момента пыления растений, вызывающих аллергические реакции у людей, очень важно для предупреждения острых аллергических заболеваний. Авторы попытались ...
Добавлено: 20 февраля 2015 г.
Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2014 Vol. 8641 P. 261–266
Conventional image recognition methods usually include dividing the keypoint neighborhood (for local features) or the whole object (for global features) into a grid of blocks, computing the gradient magnitude and orientation at each image sample point and uniting the orientation histograms of all blocks into a single descriptor. The query image is recognized by matching ...
Добавлено: 27 августа 2014 г.
Доморацкий Е. П., Байбикова Т. Н., Вестник Московского финансово-юридического университета 2013 № 4 С. 194–207
В статье рассматривается употребление терминов и понятий в области обработки изображений, а также выделяются основные группы признаков, используемых при распознавании изображений объектов и их образов. ...
Добавлено: 5 февраля 2014 г.
Статистическое распознавание образов на основе вероятностной нейронной сети с проверкой однородности
Савченко А. В., Искусственный интеллект и принятие решений 2013 № 4 С. 45–56
Статистическое распознавание образов сведено к проверке гипотез об однородности выборок. Для ее оптимального решения в смысле минимума среднего байесовского риска предложена модификация вероятностной нейронной сети (PNN). Представлены результаты сравнительного анализа предложенной модификации с оригинальной PNN в задаче автоматической идентификации авторства литературного текста. ...
Добавлено: 23 декабря 2013 г.
Курск: Юго-западный государственный университет, 2013.
Сборник содержит материалы XI Международной конференции "Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации" (Курск, 17--20 сентября 2013г.), целью которой является ознакомление с имеющимися достижениями по созданию оптико-электронных приборов, систем и внедрение информационных технологий в научные исследования, учебный процесс и промышленность, а также координация по эффективному их применению в системах ...
Добавлено: 5 ноября 2013 г.
Савченко А. В., Savchenko L. V., Lecture Notes in Artificial Intelligence 2013 Vol. 7911 P. 176–183
The definition of a phoneme as a fuzzy set of minimal speech units from the model database is proposed. On the basis of this definition and the Kullback-Leibler minimum information discrimination principle the novel phoneme recognition algorithm has been developed as an enhancement of the phonetic decoding method. The experimental results in the problems of ...
Добавлено: 16 июня 2013 г.
Савченко А. В., Акатьев Д. Ю., Информационные системы и технологии 2013 № 3 (77) С. 5–12
Рассмотрена проблема вариативности разговорной речи в задаче формирования фонетической базы данных. Для её решения предложено использование автоматической сегментации речи на последовательность фонем на основе когнитивной акустической модели типа фонетического кластера, определённого на множестве минимальных звуковых единиц. Разработан адаптивный алгоритм наполнения каждого кластера одноименными минимальными звуковыми единицами из непрерывного потока речи диктора. Представлены результаты экспериментального исследования ...
Добавлено: 7 мая 2013 г.
Савченко А. В., Савченко Л. В., Вестник компьютерных и информационных технологий 2013 № 3 С. 36–41
В рамках информационной теории восприятия речи предложено определение фонемы как нечеткого множества минимальных речевых единиц. На основе данного определения и принципа минимума информационного рассогласования в развитие известного метода фонетического декодирования слов синтезирован новый алгоритм распознавания фонем. Представлены результаты его экспериментального исследования для распознавания гласных звуков русского языка. ...
Добавлено: 27 апреля 2013 г.
Савченко А. В., Заводская лаборатория. Диагностика материалов 2013 Т. 79 № 1 С. 72–77
Исследуется возможность повышения надежности распознавания образов за счет применения статистического подхода и выбора решения на основе сравнения с наперед заданным порогом максимальной апостериорной вероятности принадлежности объекта к классу. Представлены результаты эксперимента в задаче распознавания людей по фотографиям лиц из базы данных FERET. Показано, что надежность классификации для предложенного подхода превосходит существующие аналоги. ...
Добавлено: 15 февраля 2013 г.
Савченко А. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2012 Vol. 21 No. 4 P. 219–226
В рамках математического аппарата вероятностных нейронных сетей рассмотрена задача распознавания объектов по видеоизображению. Исследованы ее решения на основе построения коллектива решающих правил. Предложена оценка апостериорной вероятности принадлежности объекта к заданному классу для произвольного расстояния и метода ближайшего соседа. Показано, что эта оценка эквивалентна оптимальной наивной байесовской оценке, полученной для вероятностной нейронной сети с прямоугольной кернел-функцией, ...
Добавлено: 18 января 2013 г.
Савченко А. В., В кн.: «Нейроинформатика-2012»: сборник научных трудов.: М.: НИЯУ МИФИ, 2012. С. 134–141.
Ставится и решается задача автоматического распознавания полутоновых изображений без учителя методом классификации объектов SIFT (Scale-Invariant Feature Transformation). Для повышения точности распознавания предложена его модификация на основе принципа минимума информационного расхождения Кульбака-Лейблера и архитектуры нейронный сетей свертки. Представлены результаты его экспериментального исследования в задаче распознавания лиц. Показано, что предложенный метод характеризуется повышенной точностью классификации. ...
Добавлено: 9 октября 2012 г.
Савченко А. В., , in: ACIT - Control, Diagnostics, and Automation (ACIT-CDA 2010).: Anaheim: ACTA Pre, 2010. P. 345–350.
Представлено решение задачи автоматического распознавания изображений на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложено вычисление расстояний на основе информационной метрики Кульбака-Лейблера и сопоставления цветовых гистограмм. Предложено использование алгоритма совместно с методом направленного перебора как альтернатива полному перебору конкурирующих гипотез. Представлены результаты экспериментального исследования в задаче распознавания лиц. Показано, что предложенный алгоритм характеризуется повышенной точностью и надежностью ...
Добавлено: 31 августа 2012 г.
Савченко А. В., , in: SCAKD'11 - Soft Computing applications and Knowledge Discovery. Workshop co-located with the 13th International Conference on Rough Sets,Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular Computing (RSFDGrC-2011) and the 4th International Conference on Pattern Recognition and Machine Intelligence (PReMI-2011), June 2011, Moscow, RussiaVol. 758.: M.: Higher School of Economics Publishing House, 2011. P. 102–112.
Представлено решение задачи автоматического распознавания изображений на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложено сопоставление цветовых гистограмм в информационной метрике Кульбака-Лейблера. Представлены результаты экспериментального исследования в задаче распознавания лиц из большой базы данных. Показано, что предложенный алгоритм распознавания изображений характеризуется повышенной точностью и надежностью. ...
Добавлено: 31 августа 2012 г.
Савченко А. В., , in: Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing: 13th International Conference, RSFDGrC 2011, Moscow, Russia, June 25-27, 2011. ProceedingsVol. 6743.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2011. P. 338–341.
Предложена новая модификация метода направленного перебора альтернатив для задачи распознавания полутоновых изображений на основе информационного рассогласования Кульбака-Лейблера. Представлены результаты экспериментального исследования в задаче распознавания лиц из большой базы данных. Показано, что предложенная модификация характеризуется повышенной скоростью распознавания (в 5-10 раз по сравнению с полным перебором). ...
Добавлено: 31 августа 2012 г.
Савченко А. В., Pattern Recognition 2012 Vol. 45 No. 8 P. 2952–2961
Рассмотрена задача распознавания изображений в режиме реального времени с базой данных, содержащей сотни классов. В качестве альтернативы полному перебору предложен метод направленного перебора. Предложенный метод имеет следующие преимущества. Во-первых, он может применяться в сочетании с мерами близости, не удовлетворяющими метрическим свойствам (например, расстояние хи-квадрат, информационное рассогласование Кульбака-Лейблера). Во-вторых, метод направленного перебора позволяет повысить скорость распознавания ...
Добавлено: 9 июня 2012 г.
Савченко А. В., Заводская лаборатория. Диагностика материалов 2011 Т. 77 № 11 С. 69–74
Ставится и решается задача автоматического распознавания случайных дискретных объектов из большого множества альтернатив на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложен новый метод направленного перебора альтернатив. Исследуется его эффективность. Представлены программа и результаты экспериментальных исследований в задаче распознавания полутоновых изображений из большой базы данных. Показано, что предложенный метод характеризуется многократным сокращением объема и времени вычислений при ...
Добавлено: 9 июня 2012 г.