Моделювання нейромережі Хемінга для класифікації зображень

Чиж, А. О.

Публікація:
Моделювання нейромережі Хемінга для класифікації зображень

dc.contributor.author	Чиж, А. О.
dc.date.accessioned	2025-06-22T06:59:50Z
dc.date.available	2025-06-22T06:59:50Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Об’єктом роботи є процес розпізнавання зображень на підставі ознак у формі множини дескрипторів ключових точок. Метою роботи є створення методу класифікації зображень, що поєднує дескриптори BRISK та мережу Гемінга з метою забезпечення високої точності при низьких обчислювальних витратах. Для кожного еталону формується узагальнений вектор ознак шляхом побітового аналізу множини дескрипторів. Для класифікації реалізовано мережу Гемінга, що забезпечує вибір найбільш схожого прототипу на основі відстані Гемінга. Проведено тестування на прикладі задачі розпізнавання порід собак із застосуванням геометричних трансформацій зображень. Розроблений метод забезпечує високу швидкодію та помірну стійкість до геометричних перетворень, що підтверджено результатами експериментів.
dc.identifier.citation	Чиж А. О. Моделювання нейромережі Хемінга для класифікації зображень : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. О. Чиж ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 67 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/31697
dc.language.iso	uk
dc.subject	класифікація зображень
dc.subject	дескриптор
dc.subject	мережа Гемінга
dc.subject	медоїд
dc.subject	відстань Гемінга
dc.title	Моделювання нейромережі Хемінга для класифікації зображень
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication