Классификация изображений по жанрам с помощью нейронной сети

• Номер работы:
  558679
• Раздел:
  Все работы   →   Магистерские работы   →   Информационные технологии
• Год добавления:
  29.05.2019 г.
• Объем работы:
  88 стр.
• Содержание:
  ВВЕДЕНИЕ 3
  1 Исследование проблемы классификации изображений 5
  1.1 Проблемы классификации изображений 5
  1.2 Сферы применения классификации изображений 19
  2 Алгоритмы, используемые для классификации изображений 29
  2.1 Категоризация изображений и методы работы с шаблонами, локальными особенностями и выделение инвариантных признаков 29
  2.2 Технологии машинного обучения 39
  2.3 Учет общих рисков и ожидаемых потерь 50
  2.4 Выбор инструментов разработки системы 56
  3 Разработка системы классификации изображений 64
  3.1 Формирование набора данных 64
  3.2 Описание используемых библиотек 65
  3.3 Реализация проектного решения 68
  3.4 Проведение эксперимента 71
  3.5 Оценка эффективности проведенной классификации 74
  ЗАКЛЮЧЕНИЕ 77
  СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 79
  ПРИЛОЖЕНИЕ 82
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Классификация изображений по жанрам с помощью нейронной сети
  ВВЕДЕНИЕ
  Замена многих функций выполняемых человеком автоматизированными системами требует разработки новых технологий распознавания изображений. Человеческий мозг является очень сложной системой и решение на первый взгляд очень простых задач, которым человек обучается в процессе роста и развития, оказывается серьезной проблемой.
  Стандартная задача, которая ставится перед ребенком пяти лет, состоящая в определении животного: собаки или кота, после непродолжительного обучения легко решается. Но для решения такой задачи человек использует тысячи нейронный связей, и признаки, по которым происходит выявление нужного животного в полной мере не формулируются, а, следовательно, не так просто обозначить для робота разделение таких объектов.
  Дорогой человеческий ресурс пытаются исключить из многих рутинных операций: определение бракованных изделий, вызов ответных реакций транспорта, связанных с появлением определенного объекта на дороге или обочине, выявление хищений, отслеживание выполнения некоторого набора действий и многих других.
  Широта применения анализа изображений также связана с расширением сфер использования управляемых роботов, которые будут способны заменить человека в особых условиях: организация спасения людей и имущества в чрезвычайных ситуациях, управление деятельностью на опасных производствах, при работе под водой и безвоздушном пространстве и многих других.
  .....................
  1 Исследование проблемы классификации изображений
  1.1 Проблемы классификации изображений
  Задача классификации изображений ( ) (полностью или по частям) до сих пор считается достаточно проблемной, несмотря на очевидные успехи в решении ряда задач распознавания, относящихся к сфере компьютерного зрения (например, задача поиска экземпляров объекта ( ) или задача локализации определенного объекта ( )). Это связано с рядом следующих аспектов:
  ? для предметов, имеющих отношение к определенной категории, характерна визуальная изменчивость;
  ? экстенсивное наращивание обучающей выборки не представляется возможным, поскольку в результате комбинаторного взрыва неизбежно происходит переобучение;
  ? отсутствие четкого понимания принципов действия данного механизма в человеческом сознании;
  ? существование связи между категоризацией объекта и внешним контекстом;
  ? структурные объекты, считающиеся допустимыми, между предметами, которые относятся к одной категории.
  Также существует проблема, заключающаяся в том, нередки ситуации, когда на исследуемом изображении отсутствует каждый из классов, которым обучена система распознавания. В такой ситуации единственная корректная реакция системы – выдача системой распознавания информации об отсутствии существующих классов.
  ............