Моделирование метода параллельно-иерархического преобразования с формированием нормирующего уравнения для быстрого распознавания динамических изображений

Разработан метод и компьютерные средства параллельно-иерархического (ПИ) преобразования изображений с использованием высокопроизводительных GPU-адаптеров. Предложены математические модели и метод обучения ПИ сети для распознавания динамических образов. Розроблено метод і комп’ютерні засоби паралельн...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Электронное моделирование
Datum:2013
Hauptverfasser: Тимченко, Л.И., Шпакович, В.В., Кокряцкая, Н.И.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2013
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/61865
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:Моделирование метода параллельно-иерархического преобразования с формированием нормирующего уравнения для быстрого распознавания динамических изображений / Л.И. Тимченко, В.В. Шпакович, Н.И. Кокряцкая // Электронное моделирование. — 2013 — Т. 35, № 1. — С. 57-72. — Бібліогр.: 19 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Разработан метод и компьютерные средства параллельно-иерархического (ПИ) преобразования изображений с использованием высокопроизводительных GPU-адаптеров. Предложены математические модели и метод обучения ПИ сети для распознавания динамических образов. Розроблено метод і комп’ютерні засоби паралельно-ієрархічного (ПІ) перетворення зображень із застосуванням високопродуктивних GPU-адаптерів. Запропоновано математичні моделі та метод навчання ПІ мережі для розпізнавання динамічних образів. The authors of the article consider conditions, necessary for development of the method and computer facilities for parallel-hierarchical image transformation, using highly productive GPUadapters. The mathematical models for the parallel-hierarchical (PH) network and a method for PH network training to recognize dynamic patterns have been developed.
ISSN:0204-3572