Аннотация: Объектом(ами) работы является(ются): Математическая модель классификации изображений
Цель(и) работы:
1. Обзор методов решения задачи классификации изображений без использования машинного обучения
2. Изучение методов классификации изображений на основе нейронных сетей
3. Выбор компьютерных технологий для построения нейронной сети и ее эксплуатации.
4. Подготовка данных для обучения, валидации и тестирования.
5. Создание программного комплекса для конструирования, обучения и эксплуатирования нейронной сети, способной верно классифицировать изображения из заданных множеств. Методы, используемые в работе: Методами исследования будут являться теоретический анализ, моделирование, сравнение.
Результаты работы: В процессе написания работы была построена и обучена сверточная нейронная сеть, способная верно классифицировать объекты из заданных множеств. На ее основе была создана программа с пользовательским интерфейсом, позволяющая в режиме реального времени обрабатывать изображения, введенные пользователем и выдавать верные
предсказания. Также был разработано программное решение, позволяющее подготовить данные для обучения нейронной сети, которые могут быть использованы для классификации других изображений, подобных исходным.
Маланов В. К. Применение искусственных нейронных сетей для решения задач классификации изображений / В. К. Маланов. - Иваново, 2021. - 91 с.