Рассмотрены особенности использования адаптивного фильтрования цветного изображения в целях его распознавания с помощью нейронной сети. Рассмотрены способы учета топологии изображения путем группировки элементов изображения по заданным признакам. Представлены результаты реализации адаптивного фильтрования цветного изображения в виде компьютерной программы.
искусственная нейронная сеть, распознавание изображений, компьютерная программа, математическая модель
1. Фомин Я.А. Распознавание образов: теория и применения. М.: Фазис, 2012.
2. Петров С.П. Сверточная нейронная сеть для распознавания символов // Журнал ММУ. 2013. № 3.
3. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000.
4. Местецкий Л.М. Математические методы распознавания образов. М.: МГУ, 2004.
5. Лабинский А.Ю. Особенности использования нейронной сети для распознавания изображений // Проблемы управления рисками в техносфере. 2016. № 3 (39). С. 67-73.