RTU Research Information System
Latviešu English

Publikācija: Neural Network Arhitecture Definition in Image Recognition Tasks

Publication Type Publications in RTU scientific journal
Funding for basic activity Unknown
Defending: ,
Publication language Latvian (lv)
Title in original language Neironu tīkla arhitektūras noteikšana attēlu atpazīšanas uzdevumos
Title in English Neural Network Arhitecture Definition in Image Recognition Tasks
Field of research 2. Engineering and technology
Sub-field of research 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information and communication engineering
Authors Maksims Alekseičevs
Aleksandrs Glazs
Keywords seju atpazīšana, neironu tīkls, komiteju lēmums, vienlīdzīgās balsošanas algoritms, svērtais balsošanas algoritms
Abstract Darbā tiek aprakstīti izpētes rezultāti komiteju metodēm atpazīšanas neironu tīklos, kuras tiek pielietotas cilvēku sejas attēlu atpazīšanai. Uzdevuma specifika slēpjas tanī, ka tiek atpazīti līdzīgi attēli(dotajā gadījumā – dvīņu sejas).Tas noved pie tā, ka neironu tīkla apmacības procesā neizdodas sasniegt simtprocentīgu apmācošās izlases atpazīšanu. Tādēļ klasifikācijai tiek piedāvats komiteju lēmums ar svērto balsošanas algoritmu.
Abstract in English In this article the results of the research of committee methods in recognition neural networks are presented, applying to human faces recognition. Problem is specificity consists of similar images recognition (in particular, faces of twins). It is impossible to achieve training sample’s 100% recognition. Therefore committee decision with weighted voting algorithm for classification is suggested.
Reference Alekseičevs, M., Glazs, A. Neural Network Arhitecture Definition in Image Recognition Tasks. Technologies of Computer Control. Vol.32, 2007, pp.22-28. ISSN 1407-7493.
Full-text Full-text
ID 4923