Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/54116
Title: Класифікація елементів відеозображень реального часу за допомогою нейромережі
Authors: Давидов, М. В.
Нікольський, Ю. В.
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Bibliographic description (Ukraine): Давидов М. В. Класифікація елементів відеозображень реального часу за допомогою нейромережі / М. В. Давидов, Ю. В. Нікольський // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2005. — № 549. — С. 82–92.
Bibliographic description (International): Davidov M. V. Klasyfikatsiia elementiv videozobrazhen realnoho chasu za dopomohoiu neiromerezhi / M. V. Davydov, Yu. V. Nikolskyi // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Informatsiini systemy ta merezhi. — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2005. — No 549. — P. 82–92.
Is part of: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Інформаційні системи та мережі, 549, 2005
Journal/Collection: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Інформаційні системи та мережі
Issue: 549
Issue Date: 1-Mar-2005
Publisher: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”
Place of the edition/event: Львів
Lviv
UDC: 004.02
Number of pages: 11
Page range: 82-92
Start page: 82
End page: 92
Abstract: Описаний прототип системи керування виступом за допомогою набору жестіа Задачу вирішено побудовою класифікатора елементів зображення за допомогою багатошарової нейронної мережі Модифіковано алгоритм навчання зі зворотним поширенням похибки. Запропоновано новий метод визначення еталону та навчальних прикладіа
The prototype of conference control system is described. The problem is solved by applying the neural network as classifier of image elements. New modification of the backpropagation algorithm for training the neural network was built. The new way to define the patterns and standards is used.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/54116
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2005
© Давидов М. В., Нікольський Ю. В., 2005
URL for reference material: http://www2.cemr.wvu.edu/~gcampa/pdf/acc02f8.pdf
http://www.ocrai.narod.ruJ
References (Ukraine): 1. Белозерский Л.А. Основы построения систем распознавания образов. - Донецкий Государственный институт искусственного интеллекта, 1997.
2. Русин Б.П. Системи синтезу, обробки та розпізнавання складноструктурованих зображень, - Львів: Вертикаль, 1997. - 264 с.
3. Форсайт Д.А., Понс Ж. Компьютерное зрение, современный подход. - М.: Издательский дом “Вильямс”, 2004. - 928с.
4. Mitchell T. Machine Learning. McGraw-Hill Companies, Inc. 1997.
5. Горбань A.H. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей // Сибирский журнал вычислительной математики - 1998. - T. 1.- № 1. - С. 12-24.
6. Круглов В. В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети Теория и практика. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 с.
7. Fravolini М. L, Campa G., Napolitano М., La Cava M. Comparison of Different Growing Radial Basis Functions Algorithms for Control Systems Applications. 2000. http://www2.cemr.wvu.edu/~gcampa/pdf/acc02f8.pdf.
8. Bishop C. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. 1995.
9. LeCun Y, Matan O., Boser B„ Denker J.S., Henderson D., Howard R.E., Hubbard W., Jäckel L.D., Baird H.S. Handwritten Zipcode Recognition With Multilayer Networks, Proc. of International Conference on Pattern Recognition, Atlantic City, 1990.
10. Rowley H.A. Baluja S., Kanade T. Rotation invariant neural-network based face detection. - Proceedings, Computer Vision and Pattern Recognition, 1998.
11. Мисюрев А. В. Практика використання штучних нейронних мереж для розпізнавання рукодрукованих символів http://www.ocrai.narod.ruJ.
12. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю.М. Численные методы в экстремальных задачах. - М.: Наука, 1975.
13. Jain А.К., Jianchang Mao, Mohiuddin K.M. Artificial Neural Networks: A Tutorial. Computer. Vol.29, No.3, March 1996, pp. 31-44.
References (International): 1. Belozerskii L.A. Osnovy postroeniia sistem raspoznavaniia obrazov, Donetskii Hosudarstvennyi institut iskusstvennoho intellekta, 1997.
2. Rusyn B.P. Systemy syntezu, obrobky ta rozpiznavannia skladnostrukturovanykh zobrazhen, Lviv: Vertykal, 1997, 264 p.
3. Forsait D.A., Pons Zh. Kompiuternoe zrenie, sovremennyi podkhod, M., Izdatelskii dom "Viliams", 2004, 928p.
4. Mitchell T. Machine Learning. McGraw-Hill Companies, Inc. 1997.
5. Horban A.H. Obobshchennaia approksimatsionnaia teorema i vychislitelnye vozmozhnosti neironnykh setei, Sibirskii zhurnal vychislitelnoi matematiki - 1998, T. 1, No 1, P. 12-24.
6. Kruhlov V. V., Borisov V.V. Iskusstvennye neironnye seti Teoriia i praktika, M., Horiachaia liniia - Telekom, 2001, 382 p.
7. Fravolini M. L, Campa G., Napolitano M., La Cava M. Comparison of Different Growing Radial Basis Functions Algorithms for Control Systems Applications. 2000. http://www2.cemr.wvu.edu/~gcampa/pdf/acc02f8.pdf.
8. Bishop C. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. 1995.
9. LeCun Y, Matan O., Boser B" Denker J.S., Henderson D., Howard R.E., Hubbard W., Jäckel L.D., Baird H.S. Handwritten Zipcode Recognition With Multilayer Networks, Proc. of International Conference on Pattern Recognition, Atlantic City, 1990.
10. Rowley H.A. Baluja S., Kanade T. Rotation invariant neural-network based face detection, Proceedings, Computer Vision and Pattern Recognition, 1998.
11. Mysiurev A. V. Praktyka vykorystannia shtuchnykh neironnykh merezh dlia rozpiznavannia rukodrukovanykh symvoliv http://www.ocrai.narod.ruJ.
12. Pshenichnyi B.N., Danilin Iu.M. Chislennye metody v ekstremalnykh zadachakh, M., Nauka, 1975.
13. Jain A.K., Jianchang Mao, Mohiuddin K.M. Artificial Neural Networks: A Tutorial. Computer. Vol.29, No.3, March 1996, pp. 31-44.
Content type: Article
Appears in Collections:Комп'ютерні системи та мережі. – 2005. – № 549



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.