?
Сравнение различных методов реализации нейронных сетей для распознавания изображений
С. 120–122.
Головин Р. Д., Зунин В. В.
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.
Ключевые слова: распознавание изображений
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.
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.
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., 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., 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 ...
Добавлено: 17 ноября 2012 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.
Савченко А. В., 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. ...
Добавлено: 9 июня 2012 г.
Савченко А. В., Заводская лаборатория. Диагностика материалов 2012 Т. 78 № 3 С. 69–73
Исследуется возможность повышения точности диагностики за счет рассмотрения нескольких диагностических правил в виде множества экспертных оценок, что позволяет выполнить их комбинирование («смешение мнений экспертов»). Предложено использование принципа минимума информационного рассогласования в метрике Кульбака-Лейблера для выделения правила, наиболее применимого для классификации конкретного объекта. Представлены программа и результаты экспериментальных исследований в задаче автоматического распознавания полутоновых изображений. Показано, ...
Добавлено: 30 мая 2012 г.