Дослідження методів розпізнавання зображень на основі нейронних мереж.
Ключові слова:
розпізнавання зображень, метод опорних векторів, штучні нейронні мережі, багатошаровий персептрон.
Анотація
У роботі наведено огляд існуючих підходів до вирішення задачі розпізнавання зображень. Описані основні методи, що використовуються в задачі розпізнавання зображень, визначено етапи процесу розпізнавання зображень. Розкрито особливості використання, переваги та недоліки зазначених методів. Зроблено висновок щодо необхідності подальшого розроблення алгоритмів розпізнавання на основі зазначених методів, що були б простими в реалізації, ефективними, мали низькі обчислювальні витрати при навчанні та високу якість класифікації в реальних завданнях.
Посилання
Тraffic from January 2014 to September 2017, by month [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.statista.com/statistics/420391/spam-email-traffic-share/
Vikas P. Deshpand. An Evaluation of Naive Bayesian Anti-Spam Filtering Techniques / Vikas P. Deshpande, Robert F. Erbacher, Chris Harris // Proceedings of the 2007 IEEE Workshop o n Information Assurance United States Military Academy, West Point, 2007. — NY 20—22 June. — Режим доступу: http://digital.cs.usu.edu/~erbacher/publications/Bayes-Vikas2.pdf.
Graham P. A Plan for Spam / P. Graham, 2002. [Електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.paulgraham.com/spam.html.
Мироненко А. Н. Алгоритм контентной фильтрации спама на базе совмещения метода опорных векторов и нейронныхсетей : автореф. дис. на соискание науч. степени канд. техн. наук: спец. 05.13.19 «Методы и системы защиты информации, информационная безопасность» / А. Н. Мироненко. — СПб., 2012. — 18 с.
Терейковський І. Методологія класифікації листів електронної пошти з використанням нейроних мереж. / І. Терейковський // Захист інформації – 2013, – Том 15, №2, – С. 115-122.
Кузьма К., Зівенко В. Аналіз методів фільтрації електронної пошти від спаму. / К. Кузьма, В. Зівенко // Науковий журнал – Геометричне моделювання та інформаційні технології № 1 (3), квітень 2017. – Миколаїв : МНУ імені В. О. Сухомлинського, 2017. — С. 84-89.
Dua, D. and Karra Taniskidou, E. (2017). UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
Vikas P. Deshpand. An Evaluation of Naive Bayesian Anti-Spam Filtering Techniques / Vikas P. Deshpande, Robert F. Erbacher, Chris Harris // Proceedings of the 2007 IEEE Workshop o n Information Assurance United States Military Academy, West Point, 2007. — NY 20—22 June. — Режим доступу: http://digital.cs.usu.edu/~erbacher/publications/Bayes-Vikas2.pdf.
Graham P. A Plan for Spam / P. Graham, 2002. [Електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.paulgraham.com/spam.html.
Мироненко А. Н. Алгоритм контентной фильтрации спама на базе совмещения метода опорных векторов и нейронныхсетей : автореф. дис. на соискание науч. степени канд. техн. наук: спец. 05.13.19 «Методы и системы защиты информации, информационная безопасность» / А. Н. Мироненко. — СПб., 2012. — 18 с.
Терейковський І. Методологія класифікації листів електронної пошти з використанням нейроних мереж. / І. Терейковський // Захист інформації – 2013, – Том 15, №2, – С. 115-122.
Кузьма К., Зівенко В. Аналіз методів фільтрації електронної пошти від спаму. / К. Кузьма, В. Зівенко // Науковий журнал – Геометричне моделювання та інформаційні технології № 1 (3), квітень 2017. – Миколаїв : МНУ імені В. О. Сухомлинського, 2017. — С. 84-89.
Dua, D. and Karra Taniskidou, E. (2017). UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
Опубліковано
2020-02-05
Як цитувати
Мельник, В., Мельник, К., & Коптюк, Ю. (2020). Дослідження методів розпізнавання зображень на основі нейронних мереж. КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (35), 161-165. вилучено із https://cit.lntu.edu.ua/index.php/cit/article/view/64
Розділ
Інформатика та обчислювальна техніка
