?
Сравнение различных методов реализации нейронных сетей для распознавания изображений
С. 120–122.
Головин Р. Д., Zunin V.
Keywords: распознавание изображений
Anna Beketova, Makarov I., , 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 ...
Added: September 1, 2021
Savchenko A., , in: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020).: Piscataway: IEEE, 2020. P. 1–8.
In this paper the problem of high computational complexity of deep convolutional nets in image recognition is considered. An existing framework of adaptive neural networks is extended by appending the separate classifier to intermediate layers. The hierarchical representations of the input image are sequentially analyzed. If the first classifier returns rather high confidence score, the ...
Added: October 15, 2020
Savchenko A., Information Sciences 2019 Vol. 489 P. 18–36
The paper addresses the issue of insufficient speed of image recognition methods if the number of classes is rather large. We propose the novel algorithm based on sequential three-way decisions and a formal description of granular computing. Each image is associated with principal component scores of the high-dimensional features extracted by deep convolution neural network. ...
Added: March 20, 2019
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.
In this work, we describe the problem of automated pollen recognition using images from lighting microscope. Automated pollen recognition related to such important tasks as honey quality control, air quality control for helping to asthma and allergy patients, paleopalynology, forensic palynology. We describe the problem solution based on machine learning and CUDA. Extracted features and ...
Added: March 12, 2017
Savchenko A., Belova N. S., 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 ...
Added: December 4, 2015
Ханжина Н. Е., Zamyatina E., 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 ...
Added: February 20, 2015
Ханжина Н. Е., Zamyatina E., 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 ...
Added: February 20, 2015
Savchenko A., 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 ...
Added: August 27, 2014
Domoratsky E., Baibikova T., Вестник Московского финансово-юридического университета 2013 № 4 С. 194–207
In the article the question of using terms in such field as digital image processing is under consideration. As well the main group of characteristics used in image recognition of objects is described. ...
Added: February 5, 2014
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 ...
Added: November 5, 2013
Savchenko A., 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. ...
Added: February 15, 2013
Savchenko A., В кн.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез: межвузовский сборник научных трудовВып. 23.: Пермь: Пермский государственный университет, 2011. 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 ...
Added: November 17, 2012
Savchenko A., 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. ...
Added: October 9, 2012
Savchenko A., , in: ACIT - Control, Diagnostics, and Automation (ACIT-CDA 2010).: Anaheim: ACTA Pre, 2010. P. 345–350.
The problem of automatic image recognition based on the minimum information discrimination principle is formulated and solved. Discrimination calculation in the Kullback–Leibler information metric based on colour histograms comparison is proposed. It’s combined with a method of directed enumeration of the set of alternatives as opposed to the method of complete enumeration of competing hypotheses. ...
Added: August 31, 2012
Savchenko A., , 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.
The problem of automatic image recognition based on the minimum information discrimination principle is formulated and solved. Color histograms comparison in the Kullback–Leibler information metric is proposed. It’s combined with method of directed enumeration alternatives as opposed to complete enumeration of competing hypotheses. Results of an experimental study of the Kullback-Leibler discrimination in the problem ...
Added: August 31, 2012
Savchenko A., , 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.
A new modification of the method of directed alternatives' enumeration using the Kullback-Leibler discrimination information is proposed for half-tone image recognition.Results of an experimental studyin the problem of face images recognition with a large database are pre-sented. It is shown that the proposed modification is characterized by increased speed of image recognition (5-10 times vs ...
Added: August 31, 2012
Savchenko A., Pattern Recognition 2012 Vol. 45 No. 8 P. 2952–2961
The article is devoted to the problem of image recognition in real-time applications with a large database containing hundreds of classes. The directed enumeration method as an alternative to exhaustive search is examined. This method has two advantages. First, it could be applied with measures of similarity which do not satisfy metric properties (chi-square distance, ...
Added: June 9, 2012
Savchenko A., 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 ...
Added: June 9, 2012
Savchenko A., Системы управления и информационные технологии 2011 Т. 44 № 2 С. 22–25
Исследована возможность повышения точности распознавания изображений за счет комбинирования нескольких критериев. Показано, что принцип минимума информационного рассогласования для выделения критерия, наиболее применимого для распознавания конкретного объекта, позволяет существенно повысить качество распознавания. ...
Added: June 9, 2012
Savchenko A., Заводская лаборатория. Диагностика материалов 2012 Т. 78 № 3 С. 69–73
Studied is a possibility of increasing the accuracy of diagnostics by examining a number of diagnostic rules as a set of expert assessments, which allows one to combine them («mix of expert opinions»). Proposed is to use of the principle of minimum-information-mismatch in Kullback - Leibler metric to highlight the rule most appropriate for classification ...
Added: May 30, 2012