Нейросетевые технологии самообучения в системах структурного распознавания визуальных объектов

Abstract

The issues of analysis and image recognition in intelligent systems of computer vision were discussed. Based on Kohonen network, there was proposed technology of self-recognition for the system of structural recognition of visual objects. As a result, the transformation of descriptions to the vector format takes place, which reduces the computational cost. The results of experiments are shown.

Обговорено питання аналізу та розпізнавання зображень в інтелектуальних системах комп’ютерного зору. На основі мережі Кохонена запропоновано технологію самонавчання для системи структурного розпізнавання візуальних об’єктів. У результаті здійснюється трансформація описів до векторного вигляду, що знижує обчислювальні витрати. Наведено результати експериментів

Обсуждены вопросы анализа и распознавания изображений в интеллектуальных системах компьютерного зрения. На основе сети Кохонена предложена технология самообучения для системы структурного распознавания визуальных объектов. В результате осуществляется трансформация описаний к векторному виду, что снижает вычислительные затраты. Приведены результаты экспериментов.