КЛАСИФІКАЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬ ВІЗУАЛЬНИХ ОБ'ЄКТІВ ЗА МНОЖИНОЮ ДЕСКРИПТОРІВ ОСОБЛИВИХ ТОЧОК НА БАЗІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ КОХОНЕНА
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.2.068Ключові слова:
комп'ютерний зір, особливі точки зображення, дескриптори особливих точок, детектор ORB, мережа Кохонена, програмне моделювання, кількість налагоджуваних нейронів, критерії правильної класифікаціїАнотація
Вирішена задача розпізнавання візуальних об'єктів на основі класифікації дескрипторів зображень із застосуванням мережі Кохонена. Обговорюються варіанти та результати оброблення в плані різного числа нейронів, що налагоджуються. Аналізуються критерії оцінки рівня правильної класифікації. Приводяться результати програмного моделювання мережі з різними варіантами оброблення та формування центрів класів.Завантаження
Посилання
Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
Борисов Е. Кластеризатор на основе нейронной сети Кохонена. Режим доступа: http://mechanoid.kiev.ua/ neural-net-kohonen-clusterization.html
Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige, Gary Bradski. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF. – Computer Vision (ICCV), IEEE International Conference on IEEE, pp. 2564 – 2571, 2011.
Гороховатский В.А. Структурное распознавание изображений с применением моделей интеллектуальной обработки и самоорганизации признаков / В.А. Гороховатский, А.В. Гороховатский, А.Е. Берестовский // Радиоэлектроника, информатика, управление. – 2016. – №3 (38). – C. 39–46.
Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты / Т. Кохонен – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 655 с.
Gorokhovatsky V.A. Efficient Estimation of Visual Object Relevance during Recognition through their Vector Descriptions / V.A. Gorokhovatsky // Telecommunications and Radio Engineering. – 2016, Vol. 75, No 14. – P. 1271–1283.
Новотарський М.А. Штучні нейронні мережі: обчислення. / М.А. Новотарський, Б.Б. Нестеренко // Праці інст. математики НАН України. – 2004, т. 50. – 408 с.
Горбаченко В. И. Сети и карты Кохонена. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://gorbachenko. self-organization.ru/articles/Self-organizing_map.pdf
OpenCV Open Source Computer Vision. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.opencv.org/ master/index.html.
OpenCV Image Thresholding [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://docs.opencv.org/3.3.0/d7/ d4d/tutorial_py_thresholding.html