Вирішення задач локалізації об'єктів за допомогою згорткових нейронних мереж
Принципи навчання простої штучної нейронної мережі з використанням алгоритму зворотного поширення помилки. Розпізнавання п'ятьох видів нормальних і п'ять видів дефектних кісток на рентгенівських зображеннях, а також оцінка точності розпізнавання.
Подобные документы
Класифікація температурних образів. Аналіз загальної структури штучної нейронної мережі (ШНМ). Використання алгоритму розпізнавання температурних образів і його реалізація як ШНМ в реальних автоматизованих системах управління агропромислового виробництва.
статья, добавлен 30.01.2017Аналіз штучної нейронної мережі на базі персептрону. Окреслення задач, які потрібно вирішити під час вибору структури штучної нейронної мережі. Моделювання мережі з оцінкою контрольної помилки та використанням додаткових нейронів або проміжних шарів.
статья, добавлен 07.06.2024Дослідження та аналіз методів розпізнавання символів за допомогою нейронних мереж. Розробка інтелектуального модулю штучних нейронних мереж, що функціонує за принципом перцептрона, та має можливість розпізнавати рукописні символи із зашумленістю до 40%.
статья, добавлен 29.01.2019Методика виявлення рептилій за допомогою штучного інтелекту та її потенціал для вирішення важливих питань екології, сільського господарства та наукових досліджень. Розпізнавання зображень як одне з завдань, з якими справляються згорткові нейронні мережі.
статья, добавлен 25.11.2023Огляд існуючих підходів до вирішення задачі розпізнавання зображень. Опис основних методів, що використовуються в задачі розпізнавання зображень. Визначення етапів процесу розпізнавання зображень на основі нейронних мереж, алгоритмів розпізнавання.
статья, добавлен 26.10.2020Аналіз можливості використання різних типів нейронних мереж для розпізнавання "ідеального співрозмовника" серед користувачів соціальних мереж. Навчання нейронних мереж на основі експертних знань та модифікація класичної мережі ймовірнісного типу.
статья, добавлен 27.07.2016Аналіз та характеристика існуючих систем розпізнавання людей. Особливості дво- та одноступеневого розпізнавання образів. Методика підвищення продуктивності глибоких нейронних мереж. Програмна реалізація алгоритму на основі YOLOv3 та фремворка Darknet.
статья, добавлен 07.09.2024Створення збірної нейронної мережі. Розробка та тренування моделі для аналізу зображень за допомогою Python. Програмні засоби розпізнавання акустичної інформації в сенсорних мережах. Розпізнавання зображень та мімічних мікровиразів обличчя людини.
статья, добавлен 23.10.2020- 9. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об’єктів на основі штучних нейронних мереж
Розробка архітектури та методик використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж із конкуренційним навчанням. Моделі для модифікованих варіантів карт із самоорганізацією Кохонена та мереж зустрічного поширення.
автореферат, добавлен 27.07.2014 Визначення матеріалів поганої якості у виготовленні апаратного забезпечення - технологічний процес схильний до помилок, що вимагає великих затрат часу. Дослідження алгоритму розпізнавання пошкоджень матеріалу за допомогою згорткових нейронних мереж.
статья, добавлен 28.10.2020Дослідження характеристики штучних нейронних мереж на прикладі задачі розпізнавання і класифікації. Характеристика особливостей функціонування різних архітектур в межах методу зворотного поширення похибки. Метод організації штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 14.09.2016Пошук шляхів запобігання терористичним загрозам або зменшення їх негативних наслідків. Розробка математичної моделі та програмного додатку для розпізнавання емоцій. Визначення підозрілої або панічної поведінки людей. Переваги згорткових нейронних мереж.
статья, добавлен 10.06.2024Доведення гарантованості розпізнавання кібератак за допомогою нейронних мереж типу багатошарового персептрону та мережі радіальної базисної функції. Моделювання процесу виявлення кібератаки за допомогою вказаної неперервної багатопараметричної функції.
статья, добавлен 25.02.2016Розгляд особливостей сенсорів, вихідний сигнал яких навмисно залежить від декількох фізичних величин. Знайомство з методом розпізнавання вихідного сигналу мультисенсора за допомогою модульних нейронних мереж. Характеристика середовища MATLAB 6.5.
статья, добавлен 28.08.2016Біологічний прототип і штучний нейрон. Найпростіші нейронні мережі. Дослідження нервової системи. Вибір структури нейронної мережі. Класифікація нейронних мереж. Задачі для вирішення нейронних мереж. Функції, які не реалізуються одношаровою мережею.
отчет по практике, добавлен 02.11.2017Когнітрон як гіпотетична модель системи сприйняття людини. Методика розрахунку входу гальмівного, активаційного та латерального нейронів на позиції. Визначення точності розпізнавання математичною моделлю нейронної мережі образів із піксельним шумом.
статья, добавлен 27.07.2016Опис базового процесу розпізнавання обличчя. Суть методів гнучкого порівняння на графах; головних компонент, штучної нейронної мережи, інтегрального представлення зображення за ознаками Хаара. Виявлення переваг та недоліків досліджуваних алгоритмів.
статья, добавлен 26.10.2020- 18. Композиція нейронних мереж з алгоритмами Хебба та прямого поширення в системах символьного кодування
Дослідження нейронних мереж з алгоритмами самоорганізації Хебба і прямого поширення, способи їх навчання та можливості використання в системах технічного захисту інформації. Розробка та реалізація програми на мові С++ для розпізнавання коду доступу.
статья, добавлен 27.12.2016 Проаналізовано алгоритми та системи виявлення та розпізнавання обличчя, їх переваги та недоліки. Проаналізовано на практиці відсоток точності розпізнавання людського обличчя та продуктивність, враховуючи такі фактори як освітлення, якість зображення.
статья, добавлен 26.04.2023Розробка моделі семантичного анотування текстових документів з урахуванням бінарних виходів штучної нейронної мережі та ймовірнісної моделі семантичного анотування для формування RDF-описів. Функції інструментальних засобів вирішення прикладних задач.
автореферат, добавлен 19.06.2018Проаналізовано наявні алгоритми та системи виявлення та розпізнавання обличчя, їх переваги та недоліки. Проаналізовано на практиці відсоток точності розпізнавання людського обличчя та продуктивність за допомогою бібліотеки комп'ютерного зору OpenCV.
статья, добавлен 17.12.2022Узагальнення регресійних нейронних мереж Д. Шпехта, які отримали широке розповсюдження для вирішення задач прогнозування та ідентифікації. Навчання мережі, що відбувається шляхом установлення центрів активаційних функцій у точках з координатами векторів.
статья, добавлен 19.06.2018Особливість розпізнавання моделі руки за допомогою зображення відзнятого з однієї камери без додаткових датчиків глибини або далекомірів. Розгляд методу отримання моделі руки з картини середовища на основі багаторівневої згорткової нейронної мережі.
статья, добавлен 09.08.2021Вплив згорткових нейронних мереж на розуміння зображень детектором. Порядок визначення категорії об'єктів. Генерація регіонів за допомогою вибіркового пошуку (selective search). Кодування важливої геометричної інформації про внутрішній стан зображення.
статья, добавлен 03.08.2021Діаграма потоків даних процесу запису відео. Один з найбільш ефективних методів розпізнавання обличчя - використання нейронних мереж для виявлення та визначення рис. Система для відеоспостереження з використанням тригерів та можливістю запуску скрипта.
статья, добавлен 14.09.2024