Методы распознавания зашумленных образов

Оглавление презентации
2
Актуальность темы
Цели и задачи работы
Объект и предмет исследования
Научная гипотеза
Основны результаты
Науная новизна
Положения, выносимые на защиту

Актуальность темы
3
Эффективное распознавание образов имеет важное значение в сферах автоматизации многих процессов человеческой деятельности

4
Цель работы состоит в исследовании эффективности многослойных нейросетей типа Неокогнитрон для решения задач распознавания искажённых и зашумлённых образов.
Цель работы
Задачи:
Исследовать существующие системы и методы распознавания образов;
Разработать программную модель Неокогнитрона для анализа и исследования процессов распознавания визуальных образов;
Провести экспериментальные исследования влияния параметров нейронной сети на качество распознавания;
Создать автоматическую систему тестирования возможностей нейронной сети.

Объект и предмет исследования
5
Объект исследования - система распознавания образов, построенная на базе нейронной сети неокогнитрон.
Предмет исследований - методы, алгоритмы и нейросетевые структуры, применяемые для распознавания образов с учётом искажений.
Методы исследования - использованы методы теории распознавания образов, теории нейронных сетей, теории динамического программирования, теории проектирования программных систем. Способность к абстрагированию

Научная гипотеза
6
Неокогнитрон представляет собой самоорганизующуюся нейронную сеть, которая моделирует систему восприятия человека
Неокогнитрон возможно использовать при решении задачи обучения
Неокогнитрон возможно использовать при решении задачи распознавания

Основные результаты
7
Разработаны алгоритмы инициализации, распознавания и обучения Неокогнитрона согласно требованиям к нейронной сети,
Реализована программная модель Неокогнитрона с использованием объектно-ориентированного подхода,
Разработан программный эмулятор нейросети Неокогнитрон, который позволяет выполнять операции построения, обучения сети и распознавания заданных образов,
Реализован графический редактор для создания образов, которые подлежат распознаванию,
Реализован пользовательский интерфейс позволяющий осуществлять управление работой Неокогнитрона, следить за состоянием отдельных его слоев и плоскостей,
Создана автоматическая система тестирования возможностей нейронной сети;

Научная новизна
8
Разработана программная модель нейросетевого алгоритма неокогнитрон, решающего задачу распознавания зашумленных и искаженных образов.
2. Предложена архитектура нейросети, требующая минимальных вычислительных затрат при компьютерной эмуляции.
3. Исследована эффективность распознавания искаженных образов с помощью модели нейросети неокогнитрон.

Положения выносимые на защиту
9
Актуальность темы распознавания образов
Постановка задачи обучения и распознавания образов
Разработка алгоритмов
Реализация программной модели Неокогнитрона
Анализ влияния различных параметров нейронной сети на качество распознавания
Создание автоматическая система тестирования возможностей нейронной сети