КЛАСИФІКАЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬ ВІЗУАЛЬНИХ ОБ'ЄКТІВ ЗА МНОЖИНОЮ ДЕСКРИПТОРІВ ОСОБЛИВИХ ТОЧОК НА БАЗІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ КОХОНЕНА
Ключові слова:
комп'ютерний зір, особливі точки зображення, дескриптори особливих точок, детектор ORB, мережа Кохонена, програмне моделювання, кількість налагоджуваних нейронів, критерії правильної класифікації
Анотація
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
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
2. Борисов Е. Кластеризатор на основе нейронной сети Кохонена. Режим доступа: http://mechanoid.kiev.ua/ neural-net-kohonen-clusterization.html
3. 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.
4. 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.
5. Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты / Т. Кохонен – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 655 с.
6. 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.
7. Новотарський М.А. Штучні нейронні мережі: обчислення. / М.А. Новотарський, Б.Б. Нестеренко // Праці інст. математики НАН України. – 2004, т. 50. – 408 с.
8. Горбаченко В. И. Сети и карты Кохонена. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://gorbachenko. self-organization.ru/articles/Self-organizing_map.pdf
9. OpenCV Open Source Computer Vision. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.opencv.org/ master/index.html.
10. OpenCV Image Thresholding [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://docs.opencv.org/3.3.0/d7/ d4d/tutorial_py_thresholding.html
2. Борисов Е. Кластеризатор на основе нейронной сети Кохонена. Режим доступа: http://mechanoid.kiev.ua/ neural-net-kohonen-clusterization.html
3. 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.
4. 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.
5. Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты / Т. Кохонен – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 655 с.
6. 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.
7. Новотарський М.А. Штучні нейронні мережі: обчислення. / М.А. Новотарський, Б.Б. Нестеренко // Праці інст. математики НАН України. – 2004, т. 50. – 408 с.
8. Горбаченко В. И. Сети и карты Кохонена. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://gorbachenko. self-organization.ru/articles/Self-organizing_map.pdf
9. OpenCV Open Source Computer Vision. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.opencv.org/ master/index.html.
10. OpenCV Image Thresholding [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://docs.opencv.org/3.3.0/d7/ d4d/tutorial_py_thresholding.html
Опубліковано
2018-04-11
Як цитувати
Gorokhovatsky V.O. Класифікація зображень візуальних об’єктів за множиною дескрипторів особливих точок на базі нейронної мережі кохонена / V.O. Gorokhovatsky, D.V. Pupchenko // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2018. – Т. 2 (48). – С. 68-72. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.2.068.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
