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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Электронное моделирование |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
2013
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/61865 |
| 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: | 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. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | 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 |