Zinātniskās darbības atbalsta sistēma
Latviešu English

Publikācija: Neironu tīkla arhitektūras noteikšana attēlu atpazīšanas uzdevumos

Publikācijas veids Publikācija RTU zinātniskajā žurnālā
Pamatdarbībai piesaistītais finansējums Nav zināms
Aizstāvēšana: ,
Publikācijas valoda Latviešu (lv)
Nosaukums oriģinālvalodā Neironu tīkla arhitektūras noteikšana attēlu atpazīšanas uzdevumos
Nosaukums angļu valodā Neural Network Arhitecture Definition in Image Recognition Tasks
Pētniecības nozare 2. Inženierzinātnes un tehnoloģijas
Pētniecības apakšnozare 2.2. Elektrotehnika, elektronika, informācijas un komunikāciju tehnoloģijas
Autori Maksims Alekseičevs
Aleksandrs Glazs
Atslēgas vārdi seju atpazīšana, neironu tīkls, komiteju lēmums, vienlīdzīgās balsošanas algoritms, svērtais balsošanas algoritms
Anotācija 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.
Anotācija angļu valodā 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.
Atsauce Alekseičevs, M., Glazs, A. Neironu tīkla arhitektūras noteikšana attēlu atpazīšanas uzdevumos. Datorvadības tehnoloģijas. Nr.32, 2007, 22.-28.lpp. ISSN 1407-7493.
Pilnais teksts Pilnais teksts
ID 4923