Objects recognition system with neural Network

• Autorzy: Szczegielniak M. , Szczegielniak D.

Warianty tytułu

PL

System rozpoznawania obiektów z wykorzystaniem sieci neuronowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The system to recognize objects was designed and tested in the specialized application created and implemented by authors for neural networks and image processing simultaneously. This paper covers mathematical foundations of applied images standardization to achieve versatile and the invariant system to objects transformations (translation, scaling, rotation) in input images. Experiments with photos of objects were carried out and results were presented and discussed below.

PL

W pracy zaprojektowano i przetestowano, w zaimplementowanej przez autorów specjalistycznej aplikacji, system do rozpoznawania obiektów oparty na technice sieci neuronowych i zaawansowanym wstępnym przetwarzaniu obrazów. Praca obejmuje matematyczne podstawy standaryzacji przetwarzanych obrazów wejściowych, zastosowanej do osiągnięcia uniwersalnego i inwariantnego systemu, niezależnego od transformacji obiektów (przesunięcia, skalowania, rotacji). W pracy przedstawiono i omówiono wyniki przeprowadzonych eksperymentów z wykorzystaniem zdjęć zawierających testowe obiekty.

Słowa kluczowe

EN

object recognition; image processing; neural Network

PL

rozpoznawanie obiektów; przetwarzanie obrazów; sieci neuronowe

• Wydawca: Wydawnictwa Uczelniane Politechniki Bydgoskiej im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
• Rocznik: 2012
• Tom: z. 16
• Strony: 61--74
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Szczegielniak M.

• University of Technology and Life Sciences, Kaliskiego 7, Bydgoszcz 85-796 Poland

autor

Szczegielniak D.

• University of Technology and Life Sciences, Kaliskiego 7, Bydgoszcz 85-796 Poland

Bibliografia

• [1] Jeatrakul P., Wong K.W., 2009. Comparing the Performance of Different Neural Networks for Binary Classification Problems. Eighth International Symposium on Natural Language Processing, pp. 111-115.
• [2] Kotsiantis S.B., Zaharakis I.D., Pintelas P.E., 2007. Supervised Machine Learning: A Review of Classification Techniques. Informatica, vol. 31, pp. 159-190.
• [3] Manjunath T.C., 2010. Detection of Shapes of Objects Using Sophisticated Image Processing Techniques. International Journal of Computer Science & Emerging Technologies, Volume 1, Issue 4, pp. 32-37.
• [4] Masters T., 1996. Sieci neuronowe w praktyce. Programowanie w języku C++. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
• [5] Osowski S., 1996. Sieci neuronowe. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
• [6] Osowski S., 1997. Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
• [7] Osowski S., 2006. Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
• [8] Zhang G.P., 2000. Neural Networks for Classification: A Survey. IEEE Transactions On Systems, Man, And Cybernetics - Part C: Applications And Reviews, vol. 30, No. 4, pp. 451-462.