Препознавање и класификација саобраћајних знакова засновано на конволуционим неуралним мрежама

Абстракт:

Неуралне мреже омогућују решавање великог броја проблема којима класично рачунарство није дорасло. Неуралне мреже и учење обезбеђују најбоља решења у препознавању слике, препознавању говора, обради природних језика. У овом раду, неуралне мреже, конкретно конволуционе неуралне мреже, су предложено решење за препознавање и класификацију саобраћајних знакова. Овакво решење може да се користи код аутономних возила, а слична решења се лако могу применити у било којој примени која захтева препознавање слике.

Кључне речи: Неуралне мреже, конволуционе неуралне мреже, класификација, саобраћајни знакови.
Објављен на сајту: понедељак, 16 јул 2018
Тип рада: Научни радови

Алгоритми класификације за детекцију примарног тумора на основу микроскопских слика метастаза у костима

Абстракт:

У овом раду представљене су технике анализе микроскопских слика у циљу налажења примарног тумора на основу метастаза у костима. Рађена је алгоритамска класификација у три групе, бубрег, плуца и дојка. Са циљем да се убрза лечење пацијента и олакша посао лекарима и тиме смањи простор за људску грешку. Анализиране су дигиталне микроскопске слике метастаза у костима, за које је познато да је примарни тумор у једном од три органа, бубрегу, плућима или дојци. Тестирали смо више решења за класификацију. Тестирана су два метода анализе слике. Мултифрактална анализа и конволуционе неуралне мреже. Оба метода су тестирана са и без предпроцесирања слика. Резултати мултифракталне анализе су затим класификовани помоћу различитих алгоритама. Слике су обрађене помоћу ЦЛАХЕ и к-меанс алгоритама. На крају су приказани резултати добијени употребом различитих техника.

Кључне речи: Класификација канцера, микроскопске слике, препроцесирање слика, мултифрактална анализа, алгоритми класификације
Објављен на сајту: четвртак, 22 фебруар 2018
Тип рада: Научни радови
Рачунарски факултет Рачунарски факултет 011-33-48-079