Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов
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:
| Veröffentlicht in: | Реєстрація, зберігання і обробка даних |
|---|---|
| Datum: | 2015 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2015
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131538 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862672746615406592 |
|---|---|
| author | Берестовский, А.Е. Власенко, А.Н. Гороховатский, В.А. |
| author_facet | Берестовский, А.Е. Власенко, А.Н. Гороховатский, В.А. |
| citation_txt | 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T15:37:06Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-131538 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1560-9189 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T15:37:06Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Берестовский, А.Е. Власенко, А.Н. Гороховатский, В.А. 2018-03-24T14:32:38Z 2018-03-24T14:32:38Z 2015 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. 1560-9189 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131538 004.932.2:004.93'1 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. ru Інститут проблем реєстрації інформації НАН України Реєстрація, зберігання і обробка даних Експертні системи та підтримка прийняття рішень Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов Нейромережеві технології самонавчання в системах структурного розпізнавання візуальних об’єктів Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects Article published earlier |
| spellingShingle | Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов Берестовский, А.Е. Власенко, А.Н. Гороховатский, В.А. Експертні системи та підтримка прийняття рішень |
| title | Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов |
| title_alt | Нейромережеві технології самонавчання в системах структурного розпізнавання візуальних об’єктів Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects |
| title_full | Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов |
| title_fullStr | Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов |
| title_full_unstemmed | Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов |
| title_short | Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов |
| title_sort | нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов |
| topic | Експертні системи та підтримка прийняття рішень |
| topic_facet | Експертні системи та підтримка прийняття рішень |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131538 |
| work_keys_str_mv | AT berestovskiiae neirosetevyetehnologiisamoobučeniâvsistemahstrukturnogoraspoznavaniâvizualʹnyhobʺektov AT vlasenkoan neirosetevyetehnologiisamoobučeniâvsistemahstrukturnogoraspoznavaniâvizualʹnyhobʺektov AT gorohovatskiiva neirosetevyetehnologiisamoobučeniâvsistemahstrukturnogoraspoznavaniâvizualʹnyhobʺektov AT berestovskiiae neiromereževítehnologíísamonavčannâvsistemahstrukturnogorozpíznavannâvízualʹnihobêktív AT vlasenkoan neiromereževítehnologíísamonavčannâvsistemahstrukturnogorozpíznavannâvízualʹnihobêktív AT gorohovatskiiva neiromereževítehnologíísamonavčannâvsistemahstrukturnogorozpíznavannâvízualʹnihobêktív AT berestovskiiae selflearningneuralnetworktechnologiesinthesystemsofstructuralrecognitionofvisualobjects AT vlasenkoan selflearningneuralnetworktechnologiesinthesystemsofstructuralrecognitionofvisualobjects AT gorohovatskiiva selflearningneuralnetworktechnologiesinthesystemsofstructuralrecognitionofvisualobjects |