Details

Title: Исследование применения методов машинного обучения для повышения надежности распознавания объектов в изображениях: магистерская диссертация: 02.04.03
Creators: Сенькин Дмитрий Сергеевич
Scientific adviser: Пак Вадим Геннадьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2017
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Распознавание образов; Нейронные сети; Интернет; машинное обучение; компьютерное зрение
UDC: 004.932.72'1.056(043.3); 004.738.5(043.3); 004.032.26(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 02.04.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links: http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-5957

Allowed Actions: Read Download (2.3 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: FL SPbPU Local Network

Annotation

Объектом исследования являются модели распознавания объектов в изображениях, в которых классификация объектов производится методами машинного обучения. Цель работы - сравнить эффективность применения различных методов машинного обучения для повышения надежности распознавания объектов в изображениях. В процессе работы проводилась адаптация моделей «визуального словаря» и сверточной нейронной сети, их программная реализация и экспериментальные исследования. В результате исследования были реализованы две различные модели для распознавания объектов в изображениях с надежностью распознавания 76,9±0,6% и 86,2±1,0%. Основными преимуществами модели «визуального словаря» являются: быстродействие, необходимость в меньшем количестве данных для обучения. Преимуществами модели сверточной нейронной сети можно назвать: высокую надежность распознавания, адаптивность к новым данным, достаточно высокую скорость обучения при использовании графического ускорителя в качестве исполнителя вычислений. Обе модели могут применяться для распознавания объектов в изображениях при разработке кроссплатформенных приложений, для модели сверточной нейронной сети рекомендуется клиент-серверная реализация.

Document access rights

Network User group Action
-> FL SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 1655
Last 30 days: 41
Detailed usage statistics