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

Approach for real – time image recognition

dc.contributor.authorKozhemyako, V. P.en
dc.contributor.authorTymchenko, L. I.en
dc.contributor.authorKutaev, Yu. F.en
dc.contributor.authorYaroviy, A. A.en
dc.contributor.authorКожем'яко, В. П.uk
dc.contributor.authorТимченко, Л. І.uk
dc.contributor.authorКутаєв, Ю. Ф.uk
dc.contributor.authorЯровий, А. А.uk
dc.date.accessioned2017-08-22T14:39:41Z
dc.date.available2017-08-22T14:39:41Z
dc.date.issued2001
dc.description.abstractIn this work new approach for parallel-hierarchical (PH) networks learning1 having applied to the real-time image sequences in extended laser paths2 is proposed. It's possible to synthesize PH network with learning abilities by using the general idea of artificial neural networks structured organizations on the scheme: input layer - hidden layer – output layer. The 1-st network level should be used as input layer, next levels should be used as a hidden layer and the last level should be used as an output one, as it is traditionally in artificial neural networks.en
dc.identifier.citationV.P. Kozhemyako Approach for real – time image recognition / V.P. Kozhemyako, L.I. Tymchenko, Yu.F. Kutaev, A.A. Yaroviy // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2001. – №1. – С. 110-124en
dc.identifier.udc004.93
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/18011
dc.language.isoenen
dc.publisherВінницький державний технічний університетuk
dc.relation.ispartofОптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2001. – №1. – С. 110-124uk
dc.subjectparallel-hierarchical networken
dc.subjectlaser pathen
dc.subjectreal-time image sequencesen
dc.subjectdichotomia principleen
dc.titleApproach for real – time image recognitionen
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
15 яр кож тим кут.pdf
Розмір:
359,72 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
10,07 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: