Распознавание изображений в системах технического зрения на базе нейронных сетей и методами контурного анализа

Аннотация

Исследованы методы классификации контурных объектов изображений, на примере тестовых синтезированных изображений с применением нейронных сетей и математического аппарата контурного анализа. Получены характеристики вероятности правильного распознавания от отношения сигнал/шум. Экспериментальные исследования показали, что методы контурного анализа позволяют классифицировать контурные изображения с различными линейными преобразованиями без ухудшения характеристик распознавания, в свою очередь у сверточной нейронной сети, при распознавании изображений, совпадающих по форме с изображениями в обучающей выборке, но не участвующих в обучении, данные характеристики ухудшились.