Просмотреть запись

Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей

Электронный архив ТПУ

Информация об архиве | Просмотр оригинала
 
 
Поле Значение
 
Заглавие Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей
 
Автор Макаревич, Дарья Васильевна
 
Создатель Семенов, Михаил Евгеньевич
 
Тематика бинарная классификация
временные ряды
цепи Маркова
рекуррентные диаграммы
грамианоугольные угловые поля
binary classification
time series
Markov chains
recurrence plot
gramian angular field
01.03.02
004.932.032.26
 
Описание Цель - разработка математической модели и реализация программного кода для классификации объектов изображения. Решены задачи: анализ методов отображения временных рядов в графические изображения, анализ методов конструирования признаков, выбран метод прогнозирования многомерного временного ряда с использованием признаков графического изображения, разработан алгоритм и программная реализация для обучения нейронной сети, проведено тестирование.
Использован язык программирования Python, фреймворк Keras.
The goal is to develop mathematical model and to implement software for classifying image objects. The following tasks were solved: analysis of methods for displaying time series in graphic images, analysis of methods for constructing features, a method for predicting a multidimensional time series using features of a graphic image was chosen, an algorithm and software implementation for training a neural network were developed, testing was carried out.
Programming language Python and framework Keras were used.
 
Дата 2023-06-09T05:32:08Z
2023-06-09T05:32:08Z
2023
 
Тип Students work
 
Идентификатор Макаревич Д. В. Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей : бакалаврская работа / Д. В. Макаревич ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. М. Е. Семенов. — Томск, 2023.
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75654
 
Язык ru
 
Права Open access (info:eu-repo/semantics/openAccess)
 
Формат application/pdf