Розпізнавання зображень з використанням систем з нечіткою логікою
Анотація
У підсумковому звіті розглянуті і досліджені теоретичні і практичні питання розробки нових ефективних методів класифікації та розпізнавання об’єктів на основі системи нечіткого логічного виводу та нечітких нейронних мереж і створення автоматизованої системи розпізнавання об’єктів електрооптичних зображень.
Визначено архітектуру автоматизованої системи розпізнавання об’єктів електрооптичних зображень..
Розроблено алгоритми попередньої обробки електрооптичних зображень, отриманих за допомогою мультиспектральної системи.
Досліджено алгоритми генерації нечітких правил висновку в задачі розпізнавання об’єктів електрооптичних зображень.
Розроблено алгоритми навчання параметрів функцій належності нечіткої нейронної мережі (ННМ) для класифікації об’єктів електрооптичних зображень: градієнтний із автоматичною корекцією кроку, спряжених градієнтів та генетичний.
Розроблено програми на мові IDL, які реалізують вищевказані алгоритми і інтегровані із системою обробки зображень ENVI-4
Проведено експериментальні дослідження розроблених алгоритмів навчання ННМ в задачі класифікації об’єктів електрооптичних зображень і їх порівняння з класичним методом навчання. В результаті експериментів визначено найбільш ефективний метод навчання параметрів функцій належності нечітких правил висновку.
Опис
Ключові слова
системи нечіткого логічного висновку, нечіткі нейронні мережі, функція належності, мультиспектральна система, електрооптичні зображення, класифікація об'єктів
Бібліографічний опис
Розпізнавання зображень з використанням систем з нечіткою логікою : звіт про НДР (заключ.) / НТУУ "КПІ" ; кер. роб. О. Зайченко. - К., 2008. - 183 л. + CD-ROM. - Д/б №2996