Применение искусственной иммунной системы для распознавания зрительных образов
Автор: Михерский Ростислав Михайлович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 1 т.42, 2018 года.
Бесплатный доступ
Рассмотрена возможность применения искусственных иммунных систем для распознавания зрительных образов. Разработан и программно реализован новый алгоритм искусственной иммунной системы, позволяющей с помощью Web-камеры в режиме реального времени распознавать такие образы. Экспериментально показано, что данная система может быть успешно применена для распознавания как лиц людей, так и любых других объектов. Обсужден вопрос о применении искусственной иммунной системы в высокопроизводительных системах параллельных вычислений. К преимуществам разработанной искусственной иммунной системы можно отнести высокую скорость обучения системы новым образам, а также возможность обучения системы новому образу в любой момент её работы. Эти преимущества открывают возможность создания систем искусственного интеллекта, обучающихся в режиме реального времени.
Искусственная иммунная система, распознавание зрительных образов, параллельные вычисления, искусственный интеллект
Короткий адрес: https://sciup.org/140228696
IDR: 140228696 | DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-1-113-117
Список литературы Применение искусственной иммунной системы для распознавания зрительных образов
- Немков, Р.М. Разработка нейросетевых алгоритмов инвариантного распознавания образов: дисс.. канд. техн. наук: 05.13.18/Немков Роман Михайлович. -Ставрополь, 2015. -162 с.
- Kalmanje, K.K. Immunized adaptive critic for an autonomous aircraft control application/K.K. Kalmanje, J. Neidhoefer. -In Book: Artificial immune systems and their applications/ed. by D. Dasgupta. -Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Inc., 1999. -P. 221-240. - DOI: 10.1007/978-3-642-59901-9_12
- Knight, T. AINE: an immunological approach to data mining/T. Knight, J. Timmis//Proceedings IEEE International Conference on Data Mining, 2001 (ICDM 2001). -2001. -P. 297-304. - DOI: 10.1109/ICDM.2001.989532
- Kim, J. Towards an artificial immune system for network intrusion detection: An investigation of dynamic clonal selection/J. Kim, P.J. Bentley//Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation (CEC '02). -2002. -P. 1244-1252. - DOI: 10.1109/CEC.2002.1004382
- Garrett, S.M. How do we evaluate artificial immune systems?/S.M. Garrett//Evolutionary Computation. -2005. -Vol. 13, Issue 2. -P. 145-178. - DOI: 10.1162/1063656054088512
- Брюховецкий, А.А. Применение моделей искусственных иммунных систем для решения задач многомерной оптимизации/А.А. Брюховецкий, А.В. Скатков. -В кн.: Оптимiзацiя виробничних процесiв: зб. наук. пр./под ред. Е.В. Пашкова, В.Я. Копп, В.К. Марiгодова. -Севастополь: Вид-во Севастоп. нац. техн. ун-ту, 2010. -Вип. 12. -С. 119-122.
- Gao, X.Z. Clonal optimization-based negative selection algorithm with applications in motor fault detection/X.Z. Gao, S.J. Ovaska, X. Wang, M.-Y. Chow//Neural Computing and Applications. -2009. -Vol. 18, Issue 7. -P. 719-729. - DOI: 10.1007/s00521-009-0276-9
- Бардачев, Ю.Н. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах/Ю.Н. Бардачев, А.А. Дидык//Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. -2007. -№ 2. -С. 107-111.
- Hunt, J.E. Learning using an artificial immune system/J.E. Hunt, D.E. Cooke//Journal of Network and Computing Applications. -1996. -Vol. 19, Issue 2. -P. 189-212. - DOI: 10.1006/jnca.1996.0014
- Dasgupta, D. Recent advances in artificial immune systems: Models and applications/D. Dasgupta, S. Yu, F. Nino//Applied Soft Computing. -2011. -Vol. 11, Issue 2. -P. 1574-1587. - DOI: 10.1016/j.asoc.2010.08.024
- Станкевич, Л.А. Иммунологическая система обеспечения безопасности гуманоидного робота/Л.А. Станкевич, А.Б. Казанский. -В кн.: Труды XVII научно-технической конференции «Экстремальная робототехника». -СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2006. -С. 145-152.
- Georgia Tech face database . -URL: http://www.anefian.com/research/face_reco.htm (request date 13.03.2017).
- Luh, G. Face recognition based on artificial immune networks and principal component analysis with single training image per person/G. Luh//Immune Computation. -2014. -Vol. 2, Number 1. -P. 21-34.
- Intel® Core i5-3200 Mobile Processor Series . -URL: http://www.intel.com/content/dam/support/us/en/documents/processors/corei5/sb/core_i5-3200_m.pdf (request date 20.01.2017).
- NVIDIA представляет самый быстрый в мире ускоритель для анализа данных и научных вычислений . -URL: http://www.nvidia.ru/object/tesla-k80-dual-gpu-accelerator-oct-14-2014-ru.html (дата обращения 20.01.2017).
