Sztuczna sieć neuronowa kontra technika algorytmiczna w zadaniu klasyfikacji kształtów
[ 1 ] Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ P ] employee
[2.2] Automation, electronics, electrical engineering and space technologies
EN Artificial Neural Network vs. Algorithmic Technique in Shape Classification Task
2024
scientific article
polish
- detekcja kształtu
- sztuczne sieci neuronowe
- algorytm Canny’ego
- komputer jednoukładowy
PL W artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych zadania klasyfikacji prostych kształtów. Porównano opracowany model sztucznej sieci neuronowej typu CNN z techniką algorytmiczną dokonującą detekcji krawędzi algorytmem Canny’ego i klasyfikującą obiekty na podstawie liczby i wzajemnego położenia rozpoznanych krawędzi. Do eksperymentów przygotowano zbiór danych składający się z 2162 zdjęć reprezentujących przedmioty o kształtach: prostokąta, koła i trójkąta. Sieć neuronowa uzyskała dokładność klasyfikacji równą 85%, a technika algorytmiczna 77%. Porównanie czasu działania pokazało jednak wyższość techniki algorytmicznej: działała ona 8 razy szybciej. Rozwiązanie może znajdować zastosowania do segregacji obiektów na liniach produkcyjnych i być zaimplementowane na komputerze jednoukładowym.
204 - 207
CC BY-NC-ND (attribution - noncommercial - no derivatives)
open journal
final published version
at the time of publication
70
0,4 [List 2023]