Кафедри

Предметом досліджень є нейромережеві моделі класифікаціїстаті особи назображенні обличчя при обробці відеопотоку. Метою є дослідження ефективності окремих дрібних згорткових мереж та ансамблів, що створені з них, для вирішення задачі класифікації статілюдиниу відеопотоці, що обробляється як послідовність окремих фреймів. Завданнями є розробка математичних моделей обробки послідовностей фреймів із накопичуванням за різними стратегіями, дослідження їх ефективності при вирішення задачі класифікації, компіляція ансамблів дрібних згорткових нейронних мереж. Застосовуваними методами є: моделі нейронних мереж, інтелектуальний аналіз даних, математична статистика, функціональний аналіз, комп'ютерне моделювання. Отримані результати: показано, що точність класифікації може бути підвищена як за рахунок використання різних моделей голосування результатів окремих фреймів, так і за рахунок використання ансамблів неглибоких загорткових нейронних мереж. Незначні апаратні та програмні ресурси, необхідні для їх навчання та використання, дають можливість підвищити швидкість класифікації в декілька разів порівняно із результатами класифікації нейронними мережами, що мають складнішу архітектуру. Висновки. Наукова новизна полягає у створенні ансамблів неглибоких нейронних мереж, загальне рішення в яких приймається після узагальнення різними методами голосування з довірою як результатів класифікації окремих фреймів, так і результатів класифікації одного і того ж фрейму різними мережами, що дає можливість підвищити надійність та швидкість класифікації. Практична значущість роботи полягає у створенні метода, що дає можливість зберегти прийнятний рівень точності класифікації та значно пришвидшити процес класифікації за рахунок використання неглибоких архітектур нейронних мереж.

Кафедри

Переглянути

Фільтри

Налаштування

Сортувати за

Результатів на сторінку

Результати пошуку