Low computational complexity algorithm for recognition highly corrupted QR codes based on Hamming-Lippmann neural network
Автор
Kvetny, R. N.
Іvanov, Yu. Yu.
Pivoshenko, V. V.
Kulyk, Y. A.
Knysh, B. P.
Smolarz, A.
Muslimov, K.
Turgynbekov, Y.
Квєтний, Р. Н.
Іванов, Ю. Ю.
Півошенко, В. В.
Кулик, Я. А.
Книш, Б. П.
Дата
2019Metadata
Показать полную информациюCollections
- Наукові роботи каф. ЗФ [236]
Аннотации
This article describes the architecture of the Hamming-Lippmann neural network and the math of the modified learning-recognition
algorithm and presents some practical aspects for using it for solving an image recognition task. We have created software using C# programming
language, that utilized this network as an additional error-correcting procedure, and have solved the task of recognition highly corrupted QR codes
(with a connection to the database). Experimental results, of finding the optimal parameters for this algorithm, are presented. This neural network
doesn’t require time-consuming computational procedures and large amounts of memory, even for high-resolution and big size images. W tym artykule opisano architekturę sieci neuronowej Hamminga-Lippmanna oraz matematykę zmodyfikowanego algorytmu
rozpoznawania uczenia się, a także przedstawiono kilka praktycznych aspektów korzystania z niej w celu rozwiązania zadania rozpoznawania
obrazu. Stworzyliśmy oprogramowanie wykorzystujące język programowania C #, który wykorzystał tę sieć jako dodatkową procedurę korekty
błędów i rozwiązaliśmy zadanie rozpoznawania wysoce uszkodzonych kodów QR (w połączeniu z bazą danych). Przedstawiono wyniki
eksperymentalne poszukiwania optymalnych parametrów dla tego algorytmu. Opisywana neuronowa nie wymaga czasochłonnych procedur
obliczeniowych i dużej ilości pamięci, nawet w przypadku obrazów o wysokiej rozdzielczości i dużych rozmiarach. (Algorytm o niskiej złożoności
obliczeniowej do rozpoznawania wysoce uszkodzonych kodów QR w oparciu o sieć neuronową Hamminga-Lippmanna).
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24331