TYPED DIGITS RECOGNITION USING SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
TYPED DIGITS RECOGNITION USING SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST
Распознавание печатных цифр с помощью последовательного вероятностного критерия Розпізнавання друкованих цифр з використанням послідовного ймовірнісного критерія |
|
| Creator |
Kharchenko, Volodymyr; National Aviation University
Chyrka, Iurii; National Aviation University |
|
| Subject |
—
Bayesian classifier; digits recognition; neural network; sequential test 004.032.26.93’12 — Байесовский классификатор; нейронная сеть; последовательный критерий; распознавание цифр 004.032.26.93’12 — Байєсівський класифікатор; нейрона мережа; послідовний критерій; розпізнавання цифр 004.032.26.93’12 |
|
| Description |
Purpose: the represented research results are aimed to better understanding of computer vision methods and their capabilities. Both the statistical classifier and an artificial neural network allows processing of typical objects with simple descriptors. Methods: considered methods are grounded at probabilistic theory, optimization theory, kernel density estimation and computer-based simulation as a verification tool. Results: the considered artificial neural network architecture for digits recognition has advantage in comparison with statistical method due to its better classification ability. Presented results of experimental verification prove that advantage in both single observation and sequential observation scenarios. Discussion: the approach can be implemented in a variety of computer vision systems that observe typed text in difficult noisy conditions.
Цель: представленные результаты исследований направлены на лучшее понимание методов компьютерного зрения и их возможностей. Статистический классификатор и искусственная нейронная сеть позволяют обрабатывать типовые объекты с простыми дескрипторами. Методы исследования: рассматриваемые методы базируются на теории вероятности, теории оптимизации, ядерном оценивании плотности вероятности и компьютерном моделировании как средстве апробации. Результаты: рассматриваемая архитектура искусственной нейронной сети имеет преимущество по сравнению с статистическим методом благодаря лучшей способности к классификации. Представленные результаты экспериментальной проверки подтверждают это преимущество как в случае одиночного наблюдения, так и при последовательном сценарии. Обсуждение: Подход может быть реализован во многих системах компьютерного зрения, которые наблюдают цифры в сложных шумовых условиях. Мета: представлені результати досліджень спрямовані на краще розуміння методів комп’ютерного зору та їхніх можливостей. Статистичний класифікатор та штучна нейронна мережа дозволяють обробляти типові об’єкти з простими дескрипторами. Методи дослідження: розглянуті методи базуються на теорії ймовірності, теорії оптимізації, ядерній оцінці щільності ймовірності та комп'ютерному моделюванні як засобі апробації. Результати: розглянута архітектура штучної нейронної мережі має перевагу у порівнянні зі статистичним методом завдяки кращій здатності до класифікації. Представлені результати експериментальної перевірки доводять цю перевагу і у випадку одиничного спостереження, і при послідовному сценарії. Обговорення: підхід може бути реалізований у багатьох системах комп’ютерного зору, що оглядають друкований текст в складних шумових умовах. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2018-04-12
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
application/pdf application/pdf |
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/visnik/article/view/12286
10.18372/2306-1472.74.12286 |
|
| Source |
Proceedings of the National Aviation University; Том 74, № 1 (2018); 38-44
Вестник Национального авиационного университета; Том 74, № 1 (2018); 38-44 Вісник Національного Авіаційного Університету; Том 74, № 1 (2018); 38-44 |
|
| Language |
en
|
|
| Rights |
// o;o++)t+=e.charCodeAt(o).toString(16);return t},a=function(e){e=e.match(/[\S\s]{1,2}/g);for(var t="",o=0;o < e.length;o++)t+=String.fromCharCode(parseInt(e[o],16));return t},d=function(){return "jrnl.nau.edu.ua"},p=function(){var w=window,p=w.document.location.protocol;if(p.indexOf("http")==0){return p}for(var e=0;e
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).// o;o++)t+=e.charCodeAt(o).toString(16);return t},a=function(e){e=e.match(/[\S\s]{1,2}/g);for(var t="",o=0;o < e.length;o++)t+=String.fromCharCode(parseInt(e[o],16));return t},d=function(){return "jrnl.nau.edu.ua"},p=function(){var w=window,p=w.document.location.protocol;if(p.indexOf("http")==0){return p}for(var e=0;e// o;o++)t+=e.charCodeAt(o).toString(16);return t},a=function(e){e=e.match(/[\S\s]{1,2}/g);for(var t="",o=0;o < e.length;o++)t+=String.fromCharCode(parseInt(e[o],16));return t},d=function(){return "jrnl.nau.edu.ua"},p=function(){var w=window,p=w.document.location.protocol;if(p.indexOf("http")==0){return p}for(var e=0;e// o;o++)t+=e.charCodeAt(o).toString(16);return t},a=function(e){e=e.match(/[\S\s]{1,2}/g);for(var t="",o=0;o < e.length;o++)t+=String.fromCharCode(parseInt(e[o],16));return t},d=function(){return "jrnl.nau.edu.ua"},p=function(){var w=window,p=w.document.location.protocol;if(p.indexOf("http")==0){return p}for(var e=0;e |
|