АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ И ЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ САМОКОНФИГУРИРУЕМОГО МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АЛГОРИТМА SELFCOMOGA : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ И ЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ САМОКОНФИГУРИРУЕМОГО МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АЛГОРИТМА SELFCOMOGA : научное издание

Перевод названия: AUTOMATED DESIGN OF IMAGE RECOGNITION SYSTEM USING SELF-CONFIGURED MULTI-OBJECTIVE ALGORITHM SELFCOMOGA

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2014

Ключевые слова: convolutional neural networks, Multi-objective genetic algorithm, image recognition, конволюционные нейронные сети, многокритериальный генетический алгоритм, распознавание изображений

Аннотация: Рассмотрена проблема проектирования систем распознавания пользователя по изображению. В качестве примера рассмотрена задача определения возраста по фотографии лица. Предложен новый подход, позволяющий автоматически формировать множество решающих правил, включающих различные комбинации фильтров для выделения признаков и конволюционной нейронной сети для распознавания. Проектирование осуществляется с помощью алгоритма SelfCOMOGA. The research is devoted to the problem of system design for person identification through photo image. The person’s age estimation is considered as example. A novel approach is proposed for generating a set of decision rules, which includes various combinations of feature extraction filters and the convolution neural network for recognition. The design is realized via SelfCOMOGA algorithm.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Решетневские чтения

Выпуск журнала: Т. 2, 18

Номера страниц: 48-49

ISSN журнала: 19907702

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Авторы

  • Иванов И.А. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Сопов Е.А. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.