Pulsējošu neironu tīklu pielietojums attēlu apstrādē

Abstract

Šajā darbā ir aprakstīti pulsējoši neironu tīkli un to izmantošana attēlu apstrādē, kā arī vairāki neironu tīklu modeļi un problēmas, kurus tie risina. Darba gaitā autors apguva zināšanas par jauniem neironu modeļiem un izveidoja oriģinālu arhitektūru attēlu objektu atpazīšanai. Izveidota arhitektūra ir bāzēta uz pulsējošu neironu tīklu attēlu analizēšanas spējam un vairākslāņu perceptrona informācijas klasificēšana spējam. Autors veiksmīgi implementēja piedāvāto arhitektūras modeli, izstrādājot un notestējot attēlu objektu atpazīšanas sistēmu. Izstrādāta sistēma var veiksmīgi izolēt un identificēt objektu no ieejas attēla, un pierāda izveidotas arhitektūras dzīvotspēju.

This thesis describes pulse-coupled neural networks and its usage in image processing, as well as several neural models and problems that are solved by them. In the course of thesis development, author acquired knowledge about pulse-coupled networks and created image object recognition system architecture, that utilizes pulse-coupled neural networks' image analysis features, as well as multilayer perceptrons' ability to solve classification problems. Author successfully implemented proposed architecture, wile developing and testing image object recognition system. Implemented system is able to successfully isolate and identify object from the input image, thus proving architecture's viability.