Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов

• Опубліковано в: : Реєстрація, зберігання і обробка даних
• Дата: 2015
• Автори: Берестовский, А.Е., Власенко, А.Н., Гороховатский, В.А.
• Формат: Стаття
• Мова: Russian
• Опубліковано: Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2015
• Теми: Експертні системи та підтримка прийняття рішень
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131538
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов / А.Е. Берестовский, А.Н. Власенко, В.А. Гороховатский // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2015. — Т. 17, № 1. — С. 108-120. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

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. 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 Обсуждены 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 результаты экспериментов.