An attempt for 2-layer perceptron high performance in classifying shifted monochrome 60-by-80-images via training with pixel-distorted shifted images on the pattern of 26 alphabet letters

dc.contributor.authorRomanuke, V. V.
dc.contributor.authorРоманюк, В. В.
dc.date.accessioned2026-06-03T11:01:16Z
dc.date.available2026-06-03T11:01:16Z
dc.date.issued2013
dc.descriptionRomanuke V. V. An attempt for 2-layer perceptron high performance in classifying shifted monochrome 60-by-80-images via training with pixel-distorted shifted images on the pattern of 26 alphabet letters / V. V. Romanuke // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2013. – № 2 (29). – C. 112-118.
dc.description.abstractEN: Object classification problem is considered, where neocognitron and multilayer perceptron may be applied. As neocognitron, solving almost any classification problem, performs too slowly and expensively, then for recognizing shifted monochrome images there is attempted the 2-layer perceptron, being fast only for pixel-distorted monochrome images, though. Having assumed the original images set of 26 monochrome 60-by-80-images of the English alphabet letters, there is formulated the task to clear out whether the 2-layer perceptron is capable to ensure high performance in classifying shifted monochrome images. Thus it is disclosed that the 2-layer perceptron performs as the good classifier of shifted monochrome images, when in training its input is fed with training samples from shifted images, being pixel-distorted. For this, however, it may need more passes of training samples through the 2-layer perceptron, but nevertheless the total traintime will be shorter than for training the 2-layer perceptron with only pixel-distortion-free shifted monochrome images. UK: Розглядається задача об’єктної класифікації, де можуть застосовуватись неокогнітрон і багатошаровий персептрон. Оскільки неокогнітрон, розв’язуючи практично будь-яку задачу класифікації, працює занадто повільно і затратно, то для розпізнавання монохромних зображень зі зсувом пропонується випробувати двошаровий персептрон, хоча він є швидкодіючим тільки для монохромних зображень з піксельними спотвореннями. Запропонувавши набір оригінальних зображень з 26 монохромних зображень літер англійського алфавіту формату 60-на-80, формулюється задача вияснити, чи здатен двошаровий персептрон забезпечити високу продуктивність при класифікації монохромних зображень зі зсувом. Відповідно виявляється, що двошаровий персептрон працює як хороший класифікатор монохромних зображень зі зсувом, коли при навчанні на його вхід поступають навчальні вибірки зображень зі зсувом, пікселі яких спотворені. Для цього, однак, може знадобитись більше проходів навчальних вибірок через двошаровий персептрон, але тим не менше загальний час навчання буде меншим, ніж для навчання двошарового персептрону лише на монохромних зображеннях зі зсувом без піксельних спотворень.
dc.identifier.urihttps://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/29181
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний університет «Запорізька політехніка»
dc.subjectobject classification
dc.subjectneocognitron
dc.subjectperceptron
dc.subjectpixel distortion
dc.subjectshift
dc.subjectmonochrome images
dc.subjectshifted monochrome images
dc.subjectоб’єктна класифікація
dc.subjectнеокогнітрон
dc.subjectперсептрон
dc.subjectпіксельне спотворення
dc.subjectзсув
dc.subjectмонохромні зображення
dc.subjectмонохромні зображення зі зсувом
dc.titleAn attempt for 2-layer perceptron high performance in classifying shifted monochrome 60-by-80-images via training with pixel-distorted shifted images on the pattern of 26 alphabet letters
dc.title.alternativeВисока продуктивність двошарового персептрону в класифікації монохромних зображень формату 60-на-80 зі зсувом на основі навчання по зображенням зі зсувом та піскельними спотвореннями у наборі з 26 алфавітних літер
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
S_113 Romanuke.pdf
Size:
663.46 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: