Оцінка стійкості систем розпізнавання образів до впливу зловмисних втручань

Мета дослідження — оцінити стійкість алгоритму розпізнавання образів до зловмисних втручань. У роботі розглянуто алгоритм розпізнавання на прикладі нейронних мереж, а саме — згорткової нейронної мережі, для навчання якої використано базу даних радарних зображень військової техніки як знімків восьми...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблеми керування та інформатики
Date:2025
Main Authors: Омельченко, Б.Р., Шелестов, А.Ю.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2025
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211412
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:Оцінка стійкості систем розпізнавання образів до впливу зловмисних втручань / Б.Р. Омельченко, А.Ю. Шелестов // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 4. — С. 96-108. — Бібліогр.: 21 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Мета дослідження — оцінити стійкість алгоритму розпізнавання образів до зловмисних втручань. У роботі розглянуто алгоритм розпізнавання на прикладі нейронних мереж, а саме — згорткової нейронної мережі, для навчання якої використано базу даних радарних зображень військової техніки як знімків восьми різних класів машин. The purpose of the study was to assess the stability of the pattern recognition algorithm to the use of malicious interference methods. The paper considers a recognition algorithm based on neural networks, namely a convolutional neural network, for training which a database of radar images of military equipment in the form of images of 8 different classes of vehicles was used.
ISSN:0572-2691