ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Аннотация
Предложена простая процедура формирования оптимальных фильтров признаков на основе главных компонент. Использование оптимальных фильтров для решения задачи
распознавания позволяет строить тривиальные нейронные сети (без обучения и скрытых слоев) в виде классификаторов признаков.
Об авторах
А. Н. ГубинРоссия
кандидат технически наук, доцент, доцент кафедры
информационных управляющих систем Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича,
В. Л. Литвинов
Россия
кандидат технически наук, доцент, доцент кафедры информационных управляющих систем Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Ф. А. Филиппов
Россия
кандидат технически наук, доцент кафедры информационных управляющих систем Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Список литературы
1. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks // Advances in Neural Information Processing Systems 25, 2012, pp. 1106–1114.
2. Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford CS class CS231n. URL: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/.
Рецензия
Для цитирования:
Губин А.Н., Литвинов В.Л., Филиппов Ф.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ. Труды учебных заведений связи. 2016;2(3):27-31.
For citation:
Gubin A., Litvinov V., Filippov F. USE OF A PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS FOR THE RECOGNITION OF THE GRAPHIC OBJECTS. Proceedings of Telecommunication Universities. 2016;2(3):27-31. (In Russ.)