Система розпізнавання образів на базі нейронної мережі з глибоким навчанням
Abstract
Розроблена система розпізнавання об'єктів, яка ґрунтується на нейронних мережах з глибоким навчанням. Така система розпізнавання образів здатна забезпечити точне та швидке розпізнавання відомих їй та близьких до таких зображень у відеоконетні, отриманому з IP-камер відеонагляду. Залежно від умов зйомки відео та кута огляду IP-камери, алгоритм роботи даної системи досягає точності розпізнавання, що складає 96,38%. Такий відсоток розпізнавання образів є практично сталим відносно 11 класів об’єктів ідентифікації та розпізнавання. Такі високі результати досягаються завдяки використанню навчальної бази відеоданих CamVid в якості навчальної вибірки нейронної мережі. Така база сформована на основі 421 навчального та 280 тестових відеозображень. В моделі системи розпізнавання передбачені можливості оптимізації параметрів функції навчання та ідентифікації, а також зміни методу вимірювання відстані між векторами ознак (метрики вимірювання відстані точок).
