Решение задачи распознавания и классификации объектов на изображении

Abstract

Цель работы – изучение, реализация и сравнение основных алгоритмов решения задачи распознавания изображений, проведение вычислительных экспериментов и на основе их результатов выявление методов с наибольшей вероятностью правильного распознавания. Были изучены три популярных метода распознавания: метод потенциальной функции, полносвязные и сверточные нейронные сети. Решен практический пример задачи распознавания изображений – задача распознавания моделей автомобилей на изображении и их классификация. Разработано программное обеспечение, реализующее работу сверточной и полносвязной нейронной сети. Программа написана на языке С++. Проведены вычислительные эксперименты по сравнению качества обучения методов на специально подобранных выборках. Проведено сравнение результатов, полученных в результате работы каждого метода.