ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НЕОКОГНИТРОН ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СИМВОЛОВ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РЕГИСТРАЦИОННЫХ ЗНАКОВ

нейронные сети неокогнитрон оптимизация машинное обучение государственные регистрационные знаки транспортных средств.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОГРАНИЧЕННЫХ НЕПРЕРЫВНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ СЛУЧАЙНЫХ ВХОДНЫХ ДАННЫХ ПРИ ИМИТАЦИОННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ СИСТЕМ, ПРИНЦИПЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ МЕТОДОЛОГИИ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО МУЛЬТИМОДАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА, ...

К у р о в ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НЕОКОГНИТРОН ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СИМВОЛОВ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РЕГИСТРАЦИОННЫХ ЗНАКОВ Исследована нейронная сеть неокогнитрон Фукусимы. <...> В результате исследования достигнут коэффициент распознавания тестовой выборки 97 %. <...> Ключевые слова: нейронные сети, неокогнитрон, оптимизация, машинное обучение, государственные регистрационные знаки транспортных средств. <...> В настоящее время в различных областях науки и техники актуальны задачи распознавания образов. <...> Согласно [1] задача распознавания образов заключается в разбиении многомерного (в общем случае) пространства на области, соответствующие заданным категориям, или классам. <...> Частным случаем задачи распознавания образов является задача распознавания изображений. <...> Одна из специализированных нейронных сетей — сеть неокогнитрон, применяемая для распознавания изображений. <...> В данной работе исследуется нейронная сеть неокогнитрон на примере распознавания государственных регистрационных знаков (ГРЗ) транспортных средств (ТС). <...> Так, во многих случаях при распознавании изображений необходима инвариантность относительно поворота лишь для заданного диапазона углов отклонения. <...> Задача распознавания ГРЗ в свою очередь состоит из нескольких подзадач: <...> 3) сегментация и разбиение на символы выделенного изображения ГРЗ; <...> Под задачей выделения области на изображении (соответствующей ТС и ГРЗ в данной работе) может быть сформулирована для изображений произвольной размерности. <...> Задача распознавания изображений формулируется следующим любого изображения f(x) принимает значение 1, если x Zn, и 0 в образом. <...> Неокогнитрон состоит из слоев S-элементов (простых элементов) и C-элементов (составных элементов), расположенных поочередно и образующих иерархию. <...> В то время как S-элементы с переменными связями реализуют выделение признаков, C-элементы, входные связи которых фиксированы и не подлежат оптимизации, обеспечивают инвариантность <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт