Дослідження впливу метаданих для розпізнавання та класифікації зображень

Abstract

Об’єктом дослідження є методи класифікації зображень з використанням глибоких нейронних мереж. Метою дослідження є розробка методів інтеграції та аналіз впливу метаданих для розпізнавання та класифікації зображень. Використано методи математичного моделювання та експериментального тестування. Проведено дослідження різних методів інтеграції метаданих, їхнього впливу на точність класифікації та обчислювальну ефективність моделей. Розроблено та впроваджено алгоритми для адаптивної вагової комбінації модальностей, взаємодії між модальностями, механізму уваги до метаданих та генерації семантичних ознак, а також їх комбіновані варіанти. У результаті дослідження здійснено програмну реалізацію моделей інтеграції метаданих, що дозволяє значно підвищити точність класифікації зображень у порівнянні з базовими моделями без метаданих.