Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований

Предложен метод изменения разрешения изображений на основе машинного обучения. Инструментом для обучения избраны нейроподобные структуры парадигмы Модель геометрических преобразований, поскольку они уменьшают вычислительные и временные ресурсы работы подобных методов и предоставляют возможность быст...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Published in:	Управляющие системы и машины
Date:	2017
Main Authors:	Ткаченко, Р.О., Ткаченко, П.Р., Изонин, И.В., Батюк, Д.А.
Format:	Article
Language:	Russian
Published:	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2017
Subjects:	Методы и средства обработки данных и знаний
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124951
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований / Р.О. Ткаченко, П.Р. Ткаченко, И.В. Изонин, Д.А. Батюк // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 1. — С. 59-67. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-124951
record_format	dspace
spelling	Ткаченко, Р.О. Ткаченко, П.Р. Изонин, И.В. Батюк, Д.А. 2017-10-12T12:38:37Z 2017-10-12T12:38:37Z 2017 Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований / Р.О. Ткаченко, П.Р. Ткаченко, И.В. Изонин, Д.А. Батюк // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 1. — С. 59-67. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124951 004.89 + 004.932 Предложен метод изменения разрешения изображений на основе машинного обучения. Инструментом для обучения избраны нейроподобные структуры парадигмы Модель геометрических преобразований, поскольку они уменьшают вычислительные и временные ресурсы работы подобных методов и предоставляют возможность быстрого автоматического переобучения. Проведен ряд имитационных экспериментов на разных изображениях, а также сравнение эффективности работы разработанного метода с существующим. Запропоновано метод зміни роздільної здатності зображень на основі машинного навчання. Інструментом для навчання обрано нейроподібні структури парадигми Модель геометричних перетворень, оскільки вони зменшують обчислювальні і часові ресурси роботи подібних методів і надають можливість швидкого автоматичного перенавчання. Проведено ряд імітаційних експериментів на різних зображеннях, а також порівняння ефективності роботи розробленого методу з ефективністю за існуючим. There are many tools for the machine learning implementation. In this article the authors use the tools of computational intelligence – artificial neural networks. This apparatus allows the rapid and efficient learning. The use of such tools for solving the problem of improving the quality of digital images is not new. However, the existing methods are based on the classical neural networks have the significant drawbacks. It imposes a number of restrictions. In the article the authors use a new paradigm of building artificial neural networks. It is based on the geometric transformation machine. Exactly this advantage is providing the possibility of solution the problem of improving the quality of digital images in online mode. The authors describe the topology of the neural network of solution to the problem of improving the quality of digital images, the basic steps of the training algorithm. The proposed learning algorithm is different from the existing ones by speed and accuracy, It provides an effective solution of the problem of increasing the quality of the digital images. Also, the authors in detail describe the process of applying trained neural network to solve the problem. ru Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Управляющие системы и машины Методы и средства обработки данных и знаний Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований Methods of Image Pre-Processing Based on Neuro-Paradigm of Geometric Transformation Model Article published earlier
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
title	Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований
spellingShingle	Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований Ткаченко, Р.О. Ткаченко, П.Р. Изонин, И.В. Батюк, Д.А. Методы и средства обработки данных и знаний
title_short	Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований
title_full	Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований
title_fullStr	Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований
title_full_unstemmed	Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований
title_sort	методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы модель геометрических преобразований
author	Ткаченко, Р.О. Ткаченко, П.Р. Изонин, И.В. Батюк, Д.А.
author_facet	Ткаченко, Р.О. Ткаченко, П.Р. Изонин, И.В. Батюк, Д.А.
topic	Методы и средства обработки данных и знаний
topic_facet	Методы и средства обработки данных и знаний
publishDate	2017
language	Russian
container_title	Управляющие системы и машины
publisher	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
format	Article
title_alt	Methods of Image Pre-Processing Based on Neuro-Paradigm of Geometric Transformation Model
description	Предложен метод изменения разрешения изображений на основе машинного обучения. Инструментом для обучения избраны нейроподобные структуры парадигмы Модель геометрических преобразований, поскольку они уменьшают вычислительные и временные ресурсы работы подобных методов и предоставляют возможность быстрого автоматического переобучения. Проведен ряд имитационных экспериментов на разных изображениях, а также сравнение эффективности работы разработанного метода с существующим. Запропоновано метод зміни роздільної здатності зображень на основі машинного навчання. Інструментом для навчання обрано нейроподібні структури парадигми Модель геометричних перетворень, оскільки вони зменшують обчислювальні і часові ресурси роботи подібних методів і надають можливість швидкого автоматичного перенавчання. Проведено ряд імітаційних експериментів на різних зображеннях, а також порівняння ефективності роботи розробленого методу з ефективністю за існуючим.
issn	0130-5395
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124951
citation_txt	Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований / Р.О. Ткаченко, П.Р. Ткаченко, И.В. Изонин, Д.А. Батюк // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 1. — С. 59-67. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
work_keys_str_mv	AT tkačenkoro metodypredvaritelʹnoiobrabotkiizobraženiinaosnoveneiroparadigmymodelʹgeometričeskihpreobrazovanii AT tkačenkopr metodypredvaritelʹnoiobrabotkiizobraženiinaosnoveneiroparadigmymodelʹgeometričeskihpreobrazovanii AT izoniniv metodypredvaritelʹnoiobrabotkiizobraženiinaosnoveneiroparadigmymodelʹgeometričeskihpreobrazovanii AT batûkda metodypredvaritelʹnoiobrabotkiizobraženiinaosnoveneiroparadigmymodelʹgeometričeskihpreobrazovanii AT tkačenkoro methodsofimagepreprocessingbasedonneuroparadigmofgeometrictransformationmodel AT tkačenkopr methodsofimagepreprocessingbasedonneuroparadigmofgeometrictransformationmodel AT izoniniv methodsofimagepreprocessingbasedonneuroparadigmofgeometrictransformationmodel AT batûkda methodsofimagepreprocessingbasedonneuroparadigmofgeometrictransformationmodel
first_indexed	2025-12-07T20:19:12Z
last_indexed	2025-12-07T20:19:12Z
_version_	1850882132625326080

Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований

Institution

Similar Items