Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей

Abstract

Цель - разработка математической модели и реализация программного кода для классификации объектов изображения. Решены задачи: анализ методов отображения временных рядов в графические изображения, анализ методов конструирования признаков, выбран метод прогнозирования многомерного временного ряда с использованием признаков графического изображения, разработан алгоритм и программная реализация для обучения нейронной сети, проведено тестирование. Использован язык программирования Python, фреймворк Keras.

The goal is to develop mathematical model and to implement software for classifying image objects. The following tasks were solved: analysis of methods for displaying time series in graphic images, analysis of methods for constructing features, a method for predicting a multidimensional time series using features of a graphic image was chosen, an algorithm and software implementation for training a neural network were developed, testing was carried out. Programming language Python and framework Keras were used.