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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблеми керування та інформатики
Datum:2025
ISSN:0572-2691
Hauptverfasser: Омельченко, Б.Р., Шелестов, А.Ю.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2025
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211412
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: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
Beschreibung
Zusammenfassung: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