Использование методов машинного обучения для решения задачи поиска дефектов на растровых изображениях
DOI:
https://doi.org/10.17308/sait.2018.3/1244Ключевые слова:
машинное обучение, нейронные сети, растровые дефектыАннотация
Рассматривается задача поиска дефектов на тематических изображениях различных классов с использованием двух вариантов обучаемых классификаторов – нейронных сетей прямого распространения и сверточных сетей. Отличительной особенностью анализируемых изображений является наличие полезных объектов различной степени сложности и плотности заполнения, расположенных на текстурном фоне. Алгоритмы диагностирования дефектов предназначены для выявления артефактов типа аппликативных помех, искажения границ и засветки объектов или их частей. Приводятся результаты тестирования для различных типов изображений.
Библиографические ссылки
Загрузки
Опубликован
2018-08-20
Выпуск
Раздел
Интеллектуальные информационные системы
Лицензия
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
Как цитировать
Использование методов машинного обучения для решения задачи поиска дефектов на растровых изображениях. (2018). Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 3, 163-172. https://doi.org/10.17308/sait.2018.3/1244
