<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Neural network for image processing and analysis based on FPGA technologies

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorKozhemiako, A. V.en
dc.contributor.authorBezkrevnyi, O. S.en
dc.contributor.authorКожем'яко, А. В.uk
dc.contributor.authorБезкревний, О. С.uk
dc.titleNeural network for image processing and analysis based on FPGA technologiesen
dc.date.issued2019
dc.publisherХарківський національний університет радіоелектронікиuk
dc.identifier.citationBezkrevnyi O. S. Neural network for image processing and analysis based on FPGA technologies [Текст] / A. V. Kozhemiako, O. S. Bezkrevnyi // Матеріали 23-го Міжнародного молодіжного форуму "Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті", 16-18 квітня 2019 р. Конференція "Електронна, лазерна та біотехнічна інженерія". – Харків, 2019. – С. 53-54.uk
dc.relation.ispartofМатеріали 23-го Міжнародного молодіжного форуму "Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті", 16-18 квітня 2019 р. Конференція "Електронна, лазерна та біотехнічна інженерія" : 53-54.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/34405
dc.description.abstractОдним із перспективних напрямів у галузі оброблення та аналізу зображень є апаратна реалізація нейронної мережі для оброблення й аналізу зображень на основі технологій ПЛІС.uk
dc.description.abstractOne of the promising areas in the field of image processing and analysis is the hardware implementation of neural network for processing and analyzing of images based on FPGA technologies.en
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectаналіз зображеньuk
dc.subjectПЛІСuk
dc.subjectапаратна реалізаціяuk
dc.subjectneural networken
dc.subjectimage processingen
dc.subjectimage analysisen
dc.subjectFPGAen
dc.subjecthardware implementationen
dc.typeThesis
dc.language.isoenen
dc.relation.referencesMartynyuk T. B., Kozhemyako A. V., Krupelynitsky L. V., Perebeinis O. M., Bezkrevnyi O. S. Implementation models of the matrix calculator for the biomedical data classifier // Information Technology and Computer Engineering. – 2016. – No. 2 (36). – P.43-51. - ISSN 1999-9941.en
dc.relation.referencesRangayyan RM Biomedical signal analysis. Practical approach / RMRangayyan ; per. from english A.P.Nemyrko. - M .: FIZMATLIT, 2007. - 400s. - ISBN 978-5-9221-0730-3en
dc.relation.referencesJunckerov VI Mathematical and statistical processing Dunn's medical y ledovanyy with IP / VI Junckerov , SG Grigoriev. - SPb : VMedA , 2002. -266 p. - ISBN 5-94277-011-5.en
dc.relation.referencesMartynyuk T.B. Schematic solutions of base blocks for image classifier / T.B. Martynyuk, GD Doroshenkov , O.M. Hutsol // Bulletin of the Vinnytsia Polytechnic Institute. - 2012. - No. 3. - P.132-141. - ISSN 1997-9266.en
dc.relation.referencesMartynyuk T.B. Formalization of the Object Classification Algorithm / Martynyuk T. B., Kozhemyako A. V., Kupershtein, L.M. // Springer New York LLC – 2015 – 751-756 p. - ISSN: 10600396en
dc.date.accessioned2021-11-22T10:25:13Z
dc.date.available2021-11-22T10:25:13Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
91291.pdf
Розмір:
146,2 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
129 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові видання каф. БМІОЕС