Комп’ютерна система для фільтрації та розпізнавання зображень на основі нейромережевих технологій

Abstract

Мета – покращення ефективності розпізнавання зображень на основі використання згорткових нейронних мереж.

Проект складається з 4 розділів.

У першому розділі описуються основні передумови досліджень штучних нейронних мереж. Наведено огляд базових складових архітектури згорткової нейронної мережі, аспектів її навчання та розповсюджені проблеми. Розглянуті найкращі архітектури згорткових мереж для задач класифікації зображень.

Другий розділ присвячено автокодувальникам та принципам їх роботи. Проведено регресійний аналіз для визначення факторів, що найбільше впливають на якість відновлення зображення автокодувальником. Розглядаються модифікації активаційної функції та агрегаційного шару.

У третьому розділі проводиться вибір мови програмування, середовища розробки, та проєктування архітектури нейронних мереж. Проводиться їх навчання та налаштування.

Четвертий розділ присвячено тестуванню програми. Для полегшення роботи з програмою створюються інструкції користувача і програміста, в яких описуються системні вимоги, користувацький інтерфейс та інше.