Отрывок: д. Во втором исследовании для обучения системы использовались зрительные образы двух разных типов: лица людей и графические изображения знаков дорожного движения. В частности, проведено обучение системы распознаванию лиц двух человек и знаков дорожного движения: «Въезд запрещён», «Пешеходный переход». Было проведено 100 экспериментов. Ошибок в распознавании зрительных образов программной системой допущено не было. В таблице 1 представлены экспериментальные зависимости среднего време...
Название : Распознавание зрительных образов с использованием искусственной иммунной системы
Авторы/Редакторы : Михерский, Р.М.
Ключевые слова : система искусственного интеллекта
искусственная иммунная система
распознавание зрительных образов
Дата публикации : 2017
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Михерский Р.М. Распознавание зрительных образов с использованием искусственной иммунной системы // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 518-521.
Аннотация : Разработана и программно реализована искусственная иммунная система, способная распознавать зрительные образы объектов в режиме реального времени с использованием Web-камеры. Экспериментально показано, что данная система может быть успешно применена для распознавания лиц людей и знаков дорожного движения. Рассмотрен вопрос о возможности практического использования искусственной иммунной системы в высокопроизводительных системах параллельных вычислений.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Raspoznavanie-zritelnyh-obrazov-s-ispolzovaniem-iskusstvennoi-immunnoi-sistemy-63731
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170512\63731
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 101_518-521.pdfОсновная статья. Раздел: Обработка изображений и геоинформационные технологии570.43 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.