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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Дата: | 2025 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211412 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | 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. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | 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 |