УДК 004.93.1
ІНФОРМАЦІЙНО-ЕКСТРЕМАЛЬНЕ МАШИННЕ НАВЧАННЯ БОРТОВОЇ СИСТЕМИ
РОЗПІЗНАВАННЯ НАЗЕМНОГО ОБ’ЄКТА
Анотація. Запропоновано категорійну модель і алгоритм інформаційно-екстремального машинного навчання бортової системи розпізнавання малогабаритних наземних транспортних засобів. Побудовані за результатами машинного навчання вирішувальні правила є інваріантними до довільного положення об’єкта розпізнавання в кадрі зони інтересу.
Ключові слова: інформаційно-екстремальна інтелектуальна технологія, машинне навчання, інформаційний критерій оптимізації, бортова система розпізнавання, полярна система координат, наземний об’єкт, автомобіль.
ПОВНИЙ ТЕКСТ
Довбиш Анатолій Степанович,
доктор техн. наук, професор, завідувач кафедри Сумського державного університету,
a.dovbysh@cs.sumdu.edu.ua
Будник Микола Миколайович,
доктор техн. наук, старший науковий співробітник, професор кафедри Київського національного університету імені Тараса Шевченка,
budnyk@meta.ua
П’ятаченко Владислав Юрійович,
аспірант Сумського державного університету, bronzeghoste@gmail.com
Мироненко Микита Ігорович,
викладач-стажист Сумського державного університету, nikitam1996@ukr.net
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- Hastie T., Tibshirami R., Eridman J. The elements of statistical learning: data mining, inference and prediction. 2nd ed. New York: Springer-Verlag, 2009. 746 p.
- Mller K.R., Mika S., Rtsch G., Tsuda K., Schlkopf B. An introduction to kernel-based learning algorithms. IEEE Transactions on Neural Networks. 2001. Vol. 12, N 2. P. 181–202.
- Subbotin S. The neuro-fuzzy network synthesis and simplification on precedents in problems of diagnosis and pattern recognition. Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). 2013. Vol. 22, N 2. P. 97–103. http://doi.org/10.3103/s1060992x13020082.
- Zheng H.L., Fu J.L., Mei T., Luo J.B. Learning multi-attention convolutional neural network for fine-grained image recognition. Proc. IEEE International Conference on Computer Vision (22–29 October 2017, Venice, Italy). Venice, 2017. P. 5219–5227.
- Ciresan D., Meier U., Schmidhuber J. Multi-column deep neural networks for image classification. Proc. 25th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2012). (18–20 June 2012, Rhode Island, USA). Rhode Island, 2012. P. 3642–3649.
- Jauregi E., Lazkano E., Martinez-Otzeta J.M., Sierra B. Visual approaches for handle recognition. Proc. European Robotics Symposium 2008 (EUROS 2008) (26–27 March 2008, Prague, Czech Republic). Prague, 2008. P. 313–322. http://doi.org/10.1007/978-3-540-78317-6_32.
- Huang H., Lu L., Yan B., Chen J. A new scale invariant feature detector and modified SURF descriptor. Proc. Sixth International Conference on Natural Computation (ICNC 2010). (10–12 August 2010, Yantai, Shandong, China). Yantai, Shandong, 2010. P. 3734–3738. http://doi.org/10.1109/ICNC.2010. 5583377.
- Dovbysh A.S., Rudenko M.S. Information-extreme learning algorithm for a system of recognition of morphological images in diagnosing oncological pathologies. Cybernetics and Systems Analysis. 2014. Vol. 50, N 1. P. 157–162. http://doi.org/10.1007/s10559-014-9603-y.
- Dovbysh А.S., Moskalenko V.V., Rizhova A.S. Information-extreme method for classification of observations with categorical attributes. Cybernetics and Systems Analysis. 2016. Vol. 52, N 2. P. 224–231. http://doi.org/10.1007/s10559-016-9818-1.
- Dovbysh A., Velykodnyi D., Shelehov I., Bibyk M. Information-extreme machine learning of the control system over the power unit of a thermal power main line. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2017. Vol. 5, N 4 (89). P. 17–24. http://doi.org/10.15587/1729-4061.2017. 112121.
