Диссертация
№ АААА-В16-416072670091-5Нейросетевое моделирование распознавания многопараметрических объектов
26.07.2016
Объекты исследования: программно-аппаратные комплексы выделения и распознавания объектов на изображениях. Цель: повышение обобщающей способности сверточных нейронных сетей (СНС) без потерь скорости ее работы. Разработаны метод выделения и распознавания объектов, основанный на использовании нейронов 2-го порядка, обеспечивающих повышение обобщающей способности СНС без потерь скорости ее работы, численный метод отсеивания гипотез расположения объекта, параллельный алгоритм обработки данных в СНС 2-го порядка, методика создания визуальных обучающих выборок.
ГРНТИ
28.23.37 Нейронные сети
28.23.15 Распознавание образов. Обработка изображений
Ключевые слова
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
АЛГОРИТМЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ
Детали
Автор
Лагунов Никита Алексеевич
Вид
Кандидатская
Целевое степень
Кандидат технических наук
Дата защиты
08.07.2016
Организация защиты
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Северо-Кавказский федеральный университет»
Организация автора
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Северо-Кавказский федеральный университет»
Похожие документы
Разработка нейросетевых алгоритмов инвариантного распознавания образов
0.942
Диссертация
Методы и алгоритмы детектирования объектов на основе нейронной сети с полносвязным ядром свертки
0.940
Диссертация
Разработка системы компьютерного зрения с применением сверточных нейронных сетей для локализации объектов на изображении
0.926
ИКРБС
Методы и алгоритмы анализа статических и динамических зрительных сцен на основе сверточных нейронных сетей
0.924
Диссертация
Разработка алгоритмов распознавания объектов воздушной съемки на основе свёрточных нейронных сетей c иерархическим классификатором
0.917
Диссертация
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБУЧЕНИЯ И ВЫБОРА ГИПЕРПАРАМЕТРОВ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
0.917
Диссертация
Оптимизация помехоустойчивости и точности нейросетевого распознавания изображений
0.917
Диссертация
Метод и алгоритмы распознавания малоразмерных изображений подвижных объектов на устройствах с ограниченным вычислительным ресурсом
0.915
Диссертация
Разработка вычислительно эффективных методов распознавания образов на основе технологии мягких вычислений для интеллектуальных систем обработки мультимедийной информации
0.910
ИКРБС
МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ СВЕРХВЫСОКОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ РАСТИТЕЛЬНОСТИ
0.909
Диссертация