АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЫДЕЛЕНИЯ ГРАНИЦ СЕГМЕНТОВ СРЕДСТВАМИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
"А.В. КУГАЕВСКИХ1,2,3, А.А. СОГРЕШИЛИН4"
"1Новосибирский государственный технический университет, Hовосибирск, Россия
a-kugaevskikh@yandex.ru
2Новосибирский государственный университет
3Институт автоматики и электрометрии СО РАН
4Новосибирский государственный университет, Hовосибирск, Россия
sogreshilin.ridder@gmail.com"
Ключевые слова: выделение краёв, фильтр Габора, косинусная мера, нейронные сети, вейвлет сомбреро, гиперболический тангенс, edge selection, Gabor filter, cosine measure, neural networks, wavelet sombrero, hyperbolic tangent
Страницы: 118-128
Аннотация
В работе приведена архитектура нейросети выделения краёв. Проведено сравнение разных фильтров для нейронов первого слоя. Обучение нейросети с помощью алгоритма на базе косинусной меры показало существенно более худшие результаты по сравнению с алгоритмом обратного распространения ошибки. Также в работе указаны оптимальные параметры функционирования нейронов первого слоя. Предлагаемая архитектура выполняет поставленные задачи по выделению краёв.
DOI: 10.15372/AUT20190413
|
