Wpływ dopasowania danych wejściowych na proces uczenia sieci neuronowej

• Autorzy: Pęksiński J. , Mikołajczyk G.

Warianty tytułu

EN

Effect of matching data entry process of learning on neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule autor przedstawił problem wynikający z niedokładnego dopasowania danych wejściowych w procesach uczenia sieci neuronowej pracującej w trybie z nauczycielem. Sieć neuronowa ma za zadanie wygenerować filtr o skończonej odpowiedzi impulsowej mający za zadanie poprawiać jakość obrazów cyfrowych pozyskanych z urządzeń akwizycji obrazu, których budowa oparta jest na matrycy CCD. W celu rozwiązania problemu autor przedstawił metodę polegającą na znajdywaniu osi i kąta opartą na wyznaczaniu współczynnika korelacji.

EN

In this paper the author presented a problem due to inaccurate input data matching in learning of neural network operating in the mode with the teacher. The neural network is designed to generate a filter with finite impulse response which is charged with improving the quality of digital images acquired from image acquisition devices, whose construction is based on the CCD. In order to solve the problem the author presented a method consisting in finding the axis and angle is based on determining the correlation coefficient.

Słowa kluczowe

PL

sieć neuronowa; obraz cyfrowy; korelacja

EN

neural network; digital picture; korelation

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2011
• Tom: nr 6
• Opis fizyczny: Pełny tekst na CD, Bibliogr. 4 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pęksiński J.

autor

Mikołajczyk G.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny, Katedra Telekomunikacji i Fotoniki,

Bibliografia

• [1] W.K. Pratt „Digital Image Processing”, PIKS Inside, Willey, 2001.
• [2] By Alan C. Bovik “Handbook of Image and Video Processing, Second Edition”, Department Of Electrical And Computer Engineering, The University Of Texas AT Austin, TEXAS, Elsevier Academic Press 2005 Elsevier Inc.
• [3] Gupta, P.K.; Kanhirodan, R.”Design of a FIR Filter for Image Restoration using Principal Component Neural Networks” , Industrial Technology, 2006. ICIT 2006. IEEE International Conference on Volume , Issue , 15-17 Dec. 2006 pp:1177 – 1182.
• [4] Z. Wang, Alan C. Bovik “Mean Squared Error: Love it or Leave it?”, IEEE Signal Processing Magazine, 2009.