@article{SITITO, author = {Moutouama Mouale и Dmitry Kozyrev}, title = { Применение сверточных нейронных сетей для обнаружения и распознавания изображений на основе самописного генератора}, journal = {Современные информационные технологии и ИТ-образование}, volume = {18}, number = {3}, year = {2022}, keywords = {}, abstract = {Распознавание объектов является ветвью искусственного зрения и одним из столпов машинного зрения. Оно состоит в идентификации форм, заранее описанных в цифровом изображении и, в общем случае, в цифровом видеопотоке. Хотя, как правило, можно выполнять распознавание по видеофрагментам, процесс обучения обычно выполняется на изображениях. В данной работе рассматривается алгоритм классификации и распознавания объектов с использованием сверточных нейронных сетей. Цель работы – реализовать алгоритм обнаружения и классификации различных графических объектов, подаваемых с веб-камеры. Задача состоит в том, чтобы сначала классифицировать и распознавать объект с высокой точностью по заданному набору данных, а затем продемонстрировать способ генерации изображений для увеличения объема обучающего набора данных путем самописного генератора. Используемый алгоритм классификации и распознания является инвариантным к переносу, сдвигу и повороту. Существенной новизной в этой работе является создание самописного генератора, позволяющего применять различные виды аугментации (искусственное увеличение объема обучающей выборки путем модификации обучающих данных) для формирования каждый раз новых групп измененных изображений.}, pages = {507--515}, doi = {10.25559/SITITO.18.202203.507-515}, url = {http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/891} }