Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects
The issues of analysis and image recognition in intelligent systems of computer vision were discussed. Based on Kohonen network, there was proposed technology of self-recognition for the system of structural recognition of visual objects. As a result, the transformation of descriptions to the vector...
Gespeichert in:
| Datum: | 2015 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2015
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/100312 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Data Recording, Storage & Processing |
Institution
Data Recording, Storage & Processing| id |
drspiprikievua-article-100312 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
drspiprikievua-article-1003122020-12-30T02:50:02Z Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов Нейромережеві технології самонавчання в системах структурного розпізнавання візуальних об’єктів Berestovskii, A. E. Vlasenko, A. N. Gorokhovatskiy, V. A. computer vision image recognition characteristic signs structural description characteristic features self-organizing neural network компьютерное зрение структурное распознавание изображении характерные признаки самообучение сеть Кохонена кластеризация векторное описание комп’ютерний зір структурне розпізнавання зображень характерні ознаки самонавчання мережа Кохонена кластеризація векторний опис The issues of analysis and image recognition in intelligent systems of computer vision were discussed. Based on Kohonen network, there was proposed technology of self-recognition for the system of structural recognition of visual objects. As a result, the transformation of descriptions to the vector format takes place, which reduces the computational cost. The results of experiments are shown. Tabl.: 5. Fig.: 4. Refs: 7 titles. Обсуждаются вопросы анализа и распознавания изображений в интеллектуальных системах компьютерного зрения. На основе сети Кохонена предложена технология самообучения для системы структурного распознавания визуальных объектов. В результате осуществляется трансформация описаний к векторному виду, что снижает вычислительные затраты. Приведены резулътаты экспериментов. 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. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2015-02-07 Article Article application/pdf http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/100312 10.35681/1560-9189.2015.17.1.100312 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 17 No. 1 (2015); 108-120 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 17 № 1 (2015); 108-120 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 17 № 1 (2015); 108-120 1560-9189 uk http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/100312/95459 Авторське право (c) 2021 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| institution |
Data Recording, Storage & Processing |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2020-12-30T02:50:02Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
computer vision image recognition characteristic signs structural description characteristic features self-organizing neural network |
| spellingShingle |
computer vision image recognition characteristic signs structural description characteristic features self-organizing neural network Berestovskii, A. E. Vlasenko, A. N. Gorokhovatskiy, V. A. Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects |
| topic_facet |
computer vision image recognition characteristic signs structural description characteristic features self-organizing neural network компьютерное зрение структурное распознавание изображении характерные признаки самообучение сеть Кохонена кластеризация векторное описание комп’ютерний зір структурне розпізнавання зображень характерні ознаки самонавчання мережа Кохонена кластеризація векторний опис |
| format |
Article |
| author |
Berestovskii, A. E. Vlasenko, A. N. Gorokhovatskiy, V. A. |
| author_facet |
Berestovskii, A. E. Vlasenko, A. N. Gorokhovatskiy, V. A. |
| author_sort |
Berestovskii, A. E. |
| title |
Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects |
| title_short |
Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects |
| title_full |
Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects |
| title_fullStr |
Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects |
| title_full_unstemmed |
Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects |
| title_sort |
self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects |
| title_alt |
Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов Нейромережеві технології самонавчання в системах структурного розпізнавання візуальних об’єктів |
| description |
The issues of analysis and image recognition in intelligent systems of computer vision were discussed. Based on Kohonen network, there was proposed technology of self-recognition for the system of structural recognition of visual objects. As a result, the transformation of descriptions to the vector format takes place, which reduces the computational cost. The results of experiments are shown. Tabl.: 5. Fig.: 4. Refs: 7 titles. |
| publisher |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| publishDate |
2015 |
| url |
http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/100312 |
| work_keys_str_mv |
AT berestovskiiae selflearningneuralnetworktechnologiesinthesystemsofstructuralrecognitionofvisualobjects AT vlasenkoan selflearningneuralnetworktechnologiesinthesystemsofstructuralrecognitionofvisualobjects AT gorokhovatskiyva selflearningneuralnetworktechnologiesinthesystemsofstructuralrecognitionofvisualobjects AT berestovskiiae nejrosetevyetehnologiisamoobučeniâvsistemahstrukturnogoraspoznavaniâvizualʹnyhobʺektov AT vlasenkoan nejrosetevyetehnologiisamoobučeniâvsistemahstrukturnogoraspoznavaniâvizualʹnyhobʺektov AT gorokhovatskiyva nejrosetevyetehnologiisamoobučeniâvsistemahstrukturnogoraspoznavaniâvizualʹnyhobʺektov AT berestovskiiae nejromereževítehnologíísamonavčannâvsistemahstrukturnogorozpíznavannâvízualʹnihobêktív AT vlasenkoan nejromereževítehnologíísamonavčannâvsistemahstrukturnogorozpíznavannâvízualʹnihobêktív AT gorokhovatskiyva nejromereževítehnologíísamonavčannâvsistemahstrukturnogorozpíznavannâvízualʹnihobêktív |
| first_indexed |
2025-07-17T10:55:07Z |
| last_indexed |
2025-07-17T10:55:07Z |
| _version_ |
1850410742247849984 |