A 2-Layer Perceptron Performance Improvement in Classifying 26 Turned Monochrome 60-by-80-Images via Training with Pixel-Distorted Turned Images

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorRomanuke, Vadim V.
dc.contributor.authorРоманюк, Вадим Васильович
dc.contributor.authorРоманюк, В. В.
dc.date.accessioned2016-01-17T11:59:32Z
dc.date.available2016-01-17T11:59:32Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractenThere is tried 2-layer perceptron in classifying turn-distorted objects at acceptable classification error percentage. The object model is a letter of English alphabet, which is monochrome 60-by-80-image. Neither training 2-layer perceptron with pixel-distorted images, nor with turn-distorted images makes it classify satisfactorily. Therefore in classifying turn-distorted images a 2-layer perceptron performance might be improved via training under distortion modification. The modified distorted images for the training set are suggested as mixture of turn-distorted and pixel-distorted images. Thus the training set is formed of pixel-distorted turned images on the 26 alphabet letters pattern. A performance improvement is revealed when there are passed much more training samples through 2-layer perceptron. This certainly increases traintime, but instead 2-layer perceptron can classify either of pixel-distorted images and pixel-distorted turned images. At that the trained 2-layer perceptron is about 35 times faster than neocognitron in classifying objects of the considered medium format.uk
dc.description.abstractruИспытывается двухслойный персептрон в классификации объектов, искаженных поворотами, на приемлемом процентном уровне ошибок классификации. Моделью объекта выступает буква английского алфавита, которая представляет собой монохромное изображение формата 60 × 80. Обучение двухслойного персептрона ни на изображениях с пиксельными искажениями, ни на изображениях, искаженных поворотами, не делает его способным классифицировать на удовлетворительном уровне. Исходя из сего, в классификации изображений, искаженных поворотами, производительность двухслойного персептрона могла бы быть улучшена посредством обучения при модификации искажений. В качестве модифицированных искаженных изображений для обучающего множества предлагается смесь изображений, искаженных поворотами, и изображений с пиксельными искажениями. Соответственно, обучающее множество формируется из повернутых изображений с пиксельными искажениями на основе шаблона 26-ти алфавитных букв. Улучшение производительности обнаруживается тогда, когда через двухслойный персептрон пропускается значительно больше обучающих выборок. Это непременно увеличивает время обучения, но вместе с тем двухслойный персептрон может классифицировать и изображения с пиксельными искажениями, и повернутые изображения с пиксельными искажениями. И вдобавок в классификации объектов рассмотренного среднего формата обученный двухслойный персептрон приблизительно в 35 раз быстрее неокогнитрона.uk
dc.description.abstractukВипробовується двошаровий персептрон у класифікації об’єктів, спотворених поворотами, на прийнятному відсотковому рівні помилок класифікації. Моделлю об’єкта виступає літера англійського алфавіту, що являє собою монохромне зображення формату 60 × 80. Навчання двошарового персептрона ні на зображеннях з піксельними спотвореннями, ні на зображеннях, спотворених поворотами, не робить його здатним класифікувати на задовільному рівні. Отже, у класифікації зображень, спотворених поворотами, продуктивність двошарового персептрона могла би бути поліпшена через навчання за умови модифікації спотворень. Як модифіковані спотворені зображення для навчальної множини пропонується суміш зображень, спотворених поворотами, та зображень з піксельними спотвореннями. Відповідно, навчальна множина формується з повернутих зображень з піксельними спотвореннями на основі шаблону 26-ти алфавітних літер. Підвищення продуктивності проявляється тоді, коли через двошаровий персептрон пропускається значно більше навчальних вибірок. Це неодмінно збільшує час навчання, але натомість двошаровий персептрон може класифікувати і зображення з піксельними спотвореннями, і повернуті зображення з піксельними спотвореннями. До того ж у класифікації об’єктів розглянутого середнього формату навчений двошаровий персептрон приблизно у 35 разів швидший за неокогнітрон.uk
dc.format.pagerangeС. 55-62uk
dc.identifier.citationRomanuke V. V. A 2-Layer Perceptron Performance Improvement in Classifying 26 Turned Monochrome 60-by-80-Images via Training with Pixel-Distorted Turned Images / V. V. Romanuke // Наукові вісті НТУУ «КПІ». – 2014. – № 5(97). – С. 55–62. – Бібліогр.: 11 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/14460
dc.language.isoenuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameНаукові вісті НТУУ «КПІ»: науково-технічний журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectautomatizationen
dc.subjectobject classificationen
dc.subjectneocognitronen
dc.subjectperceptronen
dc.subjectmonochrome imagesen
dc.subjectpixel-distortionen
dc.subjectrotationen
dc.subjectturn-distortionen
dc.subjecttraining seten
dc.subjectclassification error percentageen
dc.subjectавтоматизаціяuk
dc.subjectкласифікація об’єктівuk
dc.subjectнеокогнітронuk
dc.subjectперсептронuk
dc.subjectмонохромні зображенняuk
dc.subjectпіксельні спотворенняuk
dc.subjectповоротuk
dc.subjectспотворення поворотамиuk
dc.subjectнавчальна множинаuk
dc.subjectвідсотковий рівень помилок класифікаціїuk
dc.subjectавтоматизацияru
dc.subjectклассификация объектовru
dc.subjectнеокогнитронru
dc.subjectмонохромные изображенияru
dc.subjectпиксельные искаженияru
dc.subjectискажения поворотамиru
dc.subjectобучающее множествоru
dc.subjectпроцентный уровень ошибок классификацииru
dc.subject.udc004.032.26:004.93uk
dc.titleA 2-Layer Perceptron Performance Improvement in Classifying 26 Turned Monochrome 60-by-80-Images via Training with Pixel-Distorted Turned Imagesuk
dc.title.alternativeУдосконалення продуктивності двошарового персептрона у класифікації 26-ти спотворених поворотами монохромних 60 × 80-зображень через навчання на повернутих зображеннях з піксельними спотвореннямиuk
dc.title.alternativeУлучшение производительности двухслойного персептрона в классификации 26-ти искаженных поворотами монохромных 60 × 80-изображений посредством обучения на повернутых изображениях с пиксельными искажениямиuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2014_5_07.pdf
Розмір:
217.68 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті НТУУ «КПІ»: науково-технічний журнал, № 5(97)