Одним із найбільш ефективних способів підвищення точності та швидкодії алгоритмів розпізнавання є попереднє виділення зон інтересу на аналізованих зображеннях. Досліджено можливість застосування самоорганізувальних карт (СОК) і нейронної мережі Кохонена (НМК) для визначення зон інтересу на радіолокаційному або супутниковому зображенні підстильної поверхні. У знайдених зонах інтересу велика ймовірність виявлення об'єкта, що цікавить, для подальшого аналізу. Визначення зон інтересу необхідно перш за все для автоматизації та прискорення процесу пошуку та розпізнавання об'єктів, що цікавлять. Це, в силу постійно наростаючої кількості супутників, стає все більш доцільним. Наведено процес моделювання, аналіз і порівняння результатів застосування даних методів для визначення зон інтересу під час розпізнавання образів літальних апаратів на тлі підстильної поверхні. Описано процес попередньої обробки вхідних даних. Висвітлено загальний підхід щодо побудови та навчання СОК і НМК. Застосування карт і НМК надає можливість в 15 - 100 разів зменшити обсяг даних, що аналізуються. Це, відповідно, прискорює процес виявлення і розпізнавання об'єкта, що цікавить. Використання наведеного алгоритму істотно скорочує необхідну кількість навчальних образів для згортальної мережі, здійснює остаточне розпізнавання. Зменшення навчальної вибірки обумовлено тим, що розмір частин, що подаються на згортальну мережу вхідного зображення, прив'язаний до масштабу зображення та дорівнює розміру найбільшого об'єкта детектування. НМК показала себе більш ефективною відносно до даної задачі, так як рідше розміщує центри кластерів на підстильній поверхні в силу незалежності ваги нейронів від сусідніх центрів. Дані технічні рішення можуть застосовуватися у ході аналізу візуальних даних із супутників, літальних апаратів і безпілотних автомобілів, у медицині, робототехніці і т. д.

  Повний текст PDF - 1.211 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"