UDC 004.94=111 | DOI: https://doi.org/10.31617/zt.knute.2019(104)07 | |
КРИВОРУЧКО Елена, E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. ORCID: 0000-0002-7661-9227 |
д. т. н., профессор, заведующий кафедрой программной инженерии и кибербезопасности Киевского национального торгово-экономического университета ул. Киото, 19, г. Киев, 02156, Украина |
|
ХОРОЛЬСКАЯ Карина, E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. ORCID: 0000-0003-3270-4494 |
Бекэнд разработчик, Softorino Inc., Хантингтон Бич, Калифорния, США |
|
ЧУБАЄВСКИЙ Виталий, E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. ORCID:0000-0001-8078-2652 |
к. полит. н., доцент кафедры программной инженерии и кибербезопасности Киевского национального торгово-экономического университета ул. Киото, 19, г. Киев, 02156, Украина |
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАСПОЗНАВАНИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Рассмотрено функционирование и сформирована классификация элементарных объектов изображений. Классификационная характеристика является важной частью, которая решает ряд актуальных задач – от создания единого информационного языка для автоматизированных систем до унификации и стандартизации.
Ключевые слова: нейронная сеть, объект распознавания, классификация, домены.
REFERENCES
- Alexandre, L. A. (2016). 3D Object Recognition Using Convolutional Neural Networks with Transfer Learning Between Input Channels. In: Menegatti E., Michael N., Berns K., Yamaguchi H. (Eds). Intelligent Autonomous Systems 13. Advances in Intelligent Systems and Computing. (vol. 302). Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-08338-4_64 [in English].
- Andre, Esteva, & Brett, Kuprel (2017).Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. (Vol. 542), (pp. 115–118). 02 February. Retrieved from https://www.nature.com/articles/nature21056?TB_iframe=true&width=914.4&height=921.6. DOI: https://doi.org/10.1038/nature21056 [in English].
- Popescu, A. C., & Farid, H. (2005). Exposing digital forgeries by detecting traces of resampling. IEEE Transactions on signal processing. (Vol. 53), 2, (pp. 758-767). DOI: https://doi.org/10.1109/TSP.2004.839932 [in English].
- Qian, Y., Dong, J., Wang, W., & Tan, T. (2015). Deep learning for steganalysis via convolutional neural networks. Media Watermarking, Security and Forensics. (Vol. 9409), (pp. 94 090J). DOI: https://doi.org/10.1117/12.2083479 [in English].
- Lin, M., Chen, Q., & Yan, S. (2014). Network in network, in International Conference on Learning Representations [in English].
- Ciresan, D. C., Meier, U. J., Masci, Gambardella L. M., & Schmidhuber J. (2011). High-performance neural networks for visual object classification. Arxiv preprint arXiv:1102.0183 [in English].
- Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks, in Advances in neural information processing systems, (pp. 1097-1105) [in English].