|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Мобильное распознавание номиналов российских банкнот для слепых людейстатья Исследовательская статья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАКДата последнего поиска статьи во внешних источниках: 11 сентября 2018 г.
- Авторы: Суворов Дмитрий Андреевич, Жуков Роман Алексеевич, Тетерюков Дмитрий Олегович, Мозговой Михаил Владимирович, Волков Алексей Васильевич
- Журнал: Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия: Приборостроение
- Том: 118
- Номер: 1
- Год издания: 2018
- Издательство: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)"
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 94
- Последняя страница: 104
- DOI: 10.18698/0236-3933-2018-1-94-104
- Аннотация: Представлена система классификации российских банкнот для слепых людей по фото на основе методов глубокого обучения с использованием техники knowledge transfer. Проведен сравнительный анализ производительности и точности подходов с использованием архитектур ResNet-50, VGG-19 и Inception-v3 для первичного извлечения признаков с фото купюр. Описан процесс создания базы для обучения системы. Проведено тестирование системы на настольном и мобильном процессорах. Наилучшую точность распознавания показала система, построенная на базе архитектуры для извлечения признаков ResNet-50. По производительности система на базе ResNet-50 оказалась на втором месте, незначительно уступив системе на базе Inception-v3, которая при этом показала очень низкую точность классификации (78 %). Точность классификации решения на базе ResNet-50 составила 99,5 %, что является приемлемым для ее использования в реальных условиях.
- Добавил в систему: Суворов Дмитрий Андреевич
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Полный текст | 1088.pdf | 413,2 КБ | 6 августа 2019 [dasg] |