ОБУЧЕНИЕ АЛГОРИТМА ПОИСКА НА ИЗОБРАЖЕНИИ ОБЪЕКТОВ МАЛОГО РАЗМЕРА
А.В. Лихачев
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирск, Россия ipm1@iae.nsk.su
Ключевые слова: поиск малоразмерного объекта, сегментация изображения, метод обратного распространения ошибки
Страницы: 41-49
Аннотация
Модифицирован предложенный автором ранее алгоритм поиска объектов малого размера на фоне неоднородной случайной текстуры. Модификация позволяет работать параллельно с несколькими сегментациями изображения. Сегментациям приписываются веса, которые ищутся путём обучения, основанного на методе обратного распространения ошибки. В реализованном процессе пять весов определялись по набору из тысячи фотографий облаков размером 1200 х 1200 пикселей, на которые наносились модельные объекты - круги радиусом два пикселя. Изначально все веса были одинаковы и равнялись 0,2. После обучения максимальный и минимальный из них оказались равны 0,404 и 0,116. Графики, показывающие изменения весов, свидетельствуют о том, что процедура обучения сходится. По результатам проведённого вычислительного эксперимента модификация оказалась эффективнее исходного алгоритма: количество ошибок первого и второго рода уменьшилось в 1,23 и 1,8 раза.
Наш сайт использует куки. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности. Подробнее