Approach for real – time image recognition

Abstract

У цій роботі запропоновано новий підхід до навчання¹ паралельно-ієрархічних (ПІ) мереж, застосований до послідовностей зображень у режимі реального часу на протяжних лазерних трасах². Синтезувати ПІ-мережу з навчальними здатностями можна, використавши загальну ідею структурних організацій штучних нейронних мереж за схемою: вхідний шар — прихований шар — вихідний шар. Перший рівень мережі слід використовувати як вхідний шар, наступні рівні — як прихований шар, а останній рівень — як вихідний, як це традиційно робиться в штучних нейронних мережах.

In 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.