Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28833

Title: Навчання згортальних нейронних мереж для побудови системи комп’ютерного зору
Other Titles: Studying cluster neural networks for computer vision
Authors: Паламар, Михайло Іванович
Стрембіцький, Михайло Олексійович
Чайковський, Андрій
Пастернак, Юрій Володимирович
Кругльов, Володимир Васильович
Palamar, Mykhaylo
Strembitskiy, Mykhaylo
Chaikovskyi, Andrii
Pasternak, Yuriy
Kruglov, Volodymyr
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Навчання згортальних нейронних мереж для побудови системи комп’ютерного зору / Михайло Паламар, Михайло Стрембіцький, Андрій Чайковський, Юрій Пастернак, Володимир Кругльов // Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 20-21 червня 2019 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2019. — С. 210–213. — (Автоматизація, компютерні технології та робототехніка).
Bibliographic description (International): Palamar M., Strembitskiy M., Chaikovskyi A., Pasternak Y., Kruglov V. (2019) Navchannia zhortalnikh neironnikh merezh dlia pobudovi sistemi komp’iuternoho zoru [Studying cluster neural networks for computer vision]. Materialy Ⅳ Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii "Teoretychni ta prykladni aspekty radiotekhniky, pryladobuduvannia i kompʼiuternykh tekhnolohii" prysviachena 80-ty richchiu z dnia narodzhennia profesora Ya.I. Protsia (Tern., 20-21 June 2019), pp. 210-213 [in Ukrainian].
Is part of: Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 2019
Conference/Event: Ⅳ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і комп’ютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця
Journal/Collection: Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця
Issue Date: 20-Jun-2019
Publisher: ФОП Паляниця В. А.
FOP Palyanitsa V. A.
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
Temporal Coverage: 20-21 червня 2019 року
20-21 June 2019
UDC: 510.589
Keywords: нейронна мережа
алгоритм навчання
комп’ютерний зір
neural network
learning algorithm
computer vision
Number of pages: 4
Page range: 210-213
Start page: 210
End page: 213
Abstract: Запропоновано спосіб використання згортальних нейронних мереж для побудови системи розпізнавання зображення. Розглянуто класичні способи розпізнавання зображення. Наведено переваги використання згортальних нейронних мережі для побудови системи комп’ютерного зору.
A method of using crimping neural networks for constructing an image recognition system is proposed. Classical ways of image recognition are considered. The advantages of using the curvilinear neural network for constructing a computer vision system are presented.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28833
ISBN: 978-617-7331-85-7
Copyright owner: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, укладання, оформлення, 2019
URL for reference material: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html
References (Ukraine): 1. Charles C. Tappert, Sung-Hyuk Cha: English Language Handwriting Recognition Interfaces. Text Entry Systems, ed. MacKenzie and Tanaka-Ishii, Morgan Kaufman, 2007.
2. Степашко П.В Огляд наявних підходів до розв’язання задачі розпізнавання рукописного тексту // Індуктивне моделювання складних систем, № 5, 2013, м. Київ – с. 278 – 287.
3. Zhang G.P.: Neural networks for classification: a survey. IEEE Transactions onSystems, Man, and Cybernetics, 2000 - Part C: Applications and Reviews, 30(4):451-462.
4. Y. LeCun and Y. Bengio: Convolutional Networks for Images, Speech, and Time-Series, in Arbib, M. A. (Eds), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, MIT Press, 1995.
5. Y. LeCun, L. Bottou, G. Orr and K. Muller: Efficient BackProp, in Orr, G. and Muller K. (Eds), Neural Networks: Tricks of the trade, Springer, 1998.
6. Nielsen M. [Електронний ресурс]: Neural Networks and Deep Learning. – 2017. – Режим доступу:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html.
7. Семенов С. Г. Інтелектуальна система контролю станунебезпечних ділянок залізничного шляху / С. Г. Семенов, О. В. Ліпчанська // Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут». Сучасні інформаційні системи. Т. 2, № 2, 2018., Харків – c. 89 – 93.
8. Стрембіцький М. О. Selection of the efficient video data processing strategy based on the analysis of statistical digital images characteristics / Михайло Паламар, Мирослава Яворська, Михайло Стрембіцький, Володимир Стрембіцький // Вісник Тернопільського національного технічного університету, - Тернопіль, 2018. № 3 (91) – С. 107-114.
References (International): 1. Charles C. Tappert, Sung-Hyuk Cha: English Language Handwriting Recognition Interfaces. Text Entry Systems, ed. MacKenzie and Tanaka-Ishii, Morgan Kaufman, 2007.
2. Stepashko P.V Ohliad naiavnykh pidkhodiv do rozviazannia zadachi rozpiznavannia rukopysnoho tekstu, Induktyvne modeliuvannia skladnykh system, No 5, 2013, m. Kyiv – P. 278 – 287.
3. Zhang G.P., Neural networks for classification: a survey. IEEE Transactions onSystems, Man, and Cybernetics, 2000 - Part C: Applications and Reviews, 30(4):451-462.
4. Y. LeCun and Y. Bengio: Convolutional Networks for Images, Speech, and Time-Series, in Arbib, M. A. (Eds), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, MIT Press, 1995.
5. Y. LeCun, L. Bottou, G. Orr and K. Muller: Efficient BackProp, in Orr, G. and Muller K. (Eds), Neural Networks: Tricks of the trade, Springer, 1998.
6. Nielsen M. [Electronic resource]: Neural Networks and Deep Learning, 2017, Access mode:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html.
7. Semenov S. H. Intelektualna systema kontroliu stanunebezpechnykh dilianok zaliznychnoho shliakhu, S. H. Semenov, O. V. Lipchanska, Natsionalnyi tekhnichnyi universytet "Kharkivskyi politekhnichnyi instytut". Suchasni informatsiini systemy. V. 2, No 2, 2018., Kharkiv – P. 89 – 93.
8. Strembitskyi M. O. Selection of the efficient video data processing strategy based on the analysis of statistical digital images characteristics, Mykhailo Palamar, Myroslava Yavorska, Mykhailo Strembitskyi, Volodymyr Strembitskyi, Visnyk Ternopilskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu, Ternopil, 2018. No 3 (91) – P. 107-114.
Content type: Conference Abstract
Appears in Collections:Ⅳ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ (2019)



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.