<<
>>

3.2. Первые результаты

После детального расчетов эффективности и вероятности ложного опознания С++ программы, реализующей комбинацию СНРБ-сети с методом главных компонент, программа была обучена на 250 изображениях и протестирована на распознавание на 190 изображениях (все лица были взяты из коллекции [49]) с очень хорошим результатом: эффективность сети - 95% и ни одно из "чужих" (не предъявленных при обучении) лиц не было пропущено. Дальнейшие исследования показали, что предварительное использование вейвлет-преобразования позволяет не только сократить размерность обучающего множества но и устранить вариации изображений связанные с изменением освещенности и наличием шумов в изображении.
<< | >>
Источник: Стадник Алексей Викторович. Использование искусственных нейронных сетей и вейвлет-анализа для повышения эффективности в задачах распознавания и классификации. 2004

Еще по теме 3.2. Первые результаты: