Практическое применение искусственных нейронных сетей в обработке графической информации | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №10 (144) март 2017 г.

Дата публикации: 10.03.2017

Статья просмотрена: 1399 раз

Библиографическое описание:

Шаповалова, А. В. Практическое применение искусственных нейронных сетей в обработке графической информации / А. В. Шаповалова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2017. — № 10 (144). — С. 41-43. — URL: https://moluch.ru/archive/144/40386/ (дата обращения: 23.04.2024).



Ключевые слова: искусственные нейронные сети, применение, графическая информация

Прежде чем начать рассматривать практическое применение искусственных нейронных сетей, следует дать определение самой ИНС:

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма [1].

ИНС способны решать задачи, которые относятся к машинному обучению, а именно: классификация, регрессия, кластеризация. Также ИНС можно применять в задачах обучения с подкреплением.

Области применения ИНС различаются в зависимости от типа данных, с которыми она работает (рис.1).

Рис. 1. Классификация ИНС по типу обрабатываемых данных

На сегодняшний день ИНС находят своё применение практически в любой сфере, так что мы рассмотрим лишь те ИНС, которые имеют дело с графической информацией. К таким ИНС относятся [2]:

1) ИНС, занимающиеся идентификацией объекта на изображении. Это может быть кошка, рукописный текст, лицо и т. д. Такие ИНС могут применяться в различных областях, где необходимо определить объект, представленный на изображении: распознание эмоций (рис.2) и возраста, автомобильных номеров, медицинская диагностика.

C:\Documents and Settings\Singwell\Рабочий стол\1.jpg

Рис. 2. Определение эмоций искусственной НС

2) ИНС, которые могут стилизовать изображение. Например, ИНС можно обучить на картинах известного художника. В последствии такая ИНС сможет преобразовывать любые изображения под стилистику данного художника (рис.3).

C:\Documents and Settings\Singwell\Рабочий стол\2.jpg

Рис. 3. Изменение стилистики изображения

3) ИНС, распознающие среди множества изображений те, на которых есть тот же объект, что и на вашем изображении. Например, при загрузке в такую ИНС графического файла с изображением собаки, на выходе мы получим подборку изображений, на которых есть собака.

4) ИНС, способные генерировать новые изображения. Для этого её обучают, загружая набор изображений, а после инвертируют выход с входом.

5) ИНС, способные определять семантику, т. е. смысл изображения. Так ИНС может не только определить на фотографии человека, но и описать словами происходящее на изображении, например: парень в синей футболке сидит на диване.

Работа нейронных сетей схожа с работой памяти — они запоминают признаки, части изображений. В последние годы происходит бурное развитие искусственных нейронных сетей, они становятся более «умными» и совершают всё меньше ошибок.

Литература:

  1. Беркинблит М. Б. Нейронные сети. — М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, 1993. — 96 с. — ISBN 5–7084–0026–9.
  2. Некоторые области применения нейронных сетей // geektimes.ru. URL: https://geektimes.ru/post/286686/
Основные термины (генерируются автоматически): графическая информация, изображение, сеть.


Похожие статьи

Технологии компьютерной графики и их практическая реализация

Чуть меньше они заметны при уменьшении размера изображения — отдельные детали просто исчезают с рисунка.

‒ растровый способ представления графической информации используется в большинстве мониторов, принтеров, сканеров, фотоаппаратов

Методы сжатия изображений | Статья в журнале «Молодой...»

В данной работе рассмотрены основные виды избыточности графической информации, а также способы ее устранения. В результате сжатия уменьшается размер изображения, что сокращает время передачи изображения по сети...

Исследование механизмов защиты цифровой видеоинформации...

Ключевые слова: видеопоток, шифрование, сеть, преобразование видеопотока, графическая информация.

полученных пользователем системы, качество полученной оценки исходного изображения должно расти (рисунок 2). Такой метод используется в качестве фильтра...

Задачи проектирования с использованием технических средств...

Устройства ввода-вывода графической информацииграфические дисплеи — служат основой интерактивных графически систем. В подавляющем большинстве дисплеев для формирования графического изображения используется электрон — лучевая трубка.

Учебный элемент по информатике «Редактирование изображений...

Полезная информация. Спецвыпуски.

- загружать изображения в графическом редакторе; - редактировать изображения: добавлять текст; выделять и удалять лишнее, закрашивать удалённый фрагмент подходящим цветом; создавать рамки

Исследование возможностей использования нейронных сетей

Графическое изображение нейронной сети.

Если подать на вход сети лишь один сигнал несколько раз, то она запомнит его, подобно, как и человеку легче запомнить малое количество информации.

Виды архитектур нейронных сетей | Статья в журнале...

Свёрточная нейронная сеть. Это вид сети сильно отличается от остальных, в основном используется для работы с графической и аудио информацией.

Эта архитектура является наиболее подходящей для распознавания изображений и их классификации.

Визуальный язык картографии: эволюция графического образа...

Картография является одной из первых областей намеренного применения визуального языка на основе системы знаков для транслирования информации определенного характера. На стыке картографии и семиотики, лингвистической науки...

Моделирование нейронных сетей Кохонена на графических...

Математическое моделирование систем распознавания изображений, содержащих текстовую информацию, на основе нейронных сетей.

Похожие статьи

Технологии компьютерной графики и их практическая реализация

Чуть меньше они заметны при уменьшении размера изображения — отдельные детали просто исчезают с рисунка.

‒ растровый способ представления графической информации используется в большинстве мониторов, принтеров, сканеров, фотоаппаратов

Методы сжатия изображений | Статья в журнале «Молодой...»

В данной работе рассмотрены основные виды избыточности графической информации, а также способы ее устранения. В результате сжатия уменьшается размер изображения, что сокращает время передачи изображения по сети...

Исследование механизмов защиты цифровой видеоинформации...

Ключевые слова: видеопоток, шифрование, сеть, преобразование видеопотока, графическая информация.

полученных пользователем системы, качество полученной оценки исходного изображения должно расти (рисунок 2). Такой метод используется в качестве фильтра...

Задачи проектирования с использованием технических средств...

Устройства ввода-вывода графической информацииграфические дисплеи — служат основой интерактивных графически систем. В подавляющем большинстве дисплеев для формирования графического изображения используется электрон — лучевая трубка.

Учебный элемент по информатике «Редактирование изображений...

Полезная информация. Спецвыпуски.

- загружать изображения в графическом редакторе; - редактировать изображения: добавлять текст; выделять и удалять лишнее, закрашивать удалённый фрагмент подходящим цветом; создавать рамки

Исследование возможностей использования нейронных сетей

Графическое изображение нейронной сети.

Если подать на вход сети лишь один сигнал несколько раз, то она запомнит его, подобно, как и человеку легче запомнить малое количество информации.

Виды архитектур нейронных сетей | Статья в журнале...

Свёрточная нейронная сеть. Это вид сети сильно отличается от остальных, в основном используется для работы с графической и аудио информацией.

Эта архитектура является наиболее подходящей для распознавания изображений и их классификации.

Визуальный язык картографии: эволюция графического образа...

Картография является одной из первых областей намеренного применения визуального языка на основе системы знаков для транслирования информации определенного характера. На стыке картографии и семиотики, лингвистической науки...

Моделирование нейронных сетей Кохонена на графических...

Математическое моделирование систем распознавания изображений, содержащих текстовую информацию, на основе нейронных сетей.

Задать вопрос