Application of convolutional neural networks for object recognition in an image.

Authors

  • R.V. Malcheva Donetsk National Technical University
  • A. I. Volgusheva

Keywords:

development, neural network, algorithm, object, analysis

Abstract

The analysis of the principles of artificial neural networks, the scope of their application for recognizing objects in the image is carried out. An algorithm based on convolutional neural networks has been selected and implemented, capable of detecting selected classes of objects in an image with fairly high accuracy. Using this algorithm to analyze video streams received from self-service ticket offices can allow an enterprise, such as a cafe hall or a fast food restaurant, to function without human intervention.

Author Biography

R.V. Malcheva, Donetsk National Technical University

Кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры компьютерной инженерии факультета интеллектуальных систем и программирования ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет».

References

Бурков, А. Машинное обучение без лишних слов / А. Бурков. – СПб.: Питер, 2020. – 192 c.

Вьюгин, В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования / В. Вьюгин. - МЦНМО, 2014. - 304 с.

Гелиг, А. Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие / А. Гелиг, А. Матвеев - Издательство СПбГУ, 2014. – 224 с.

Документация по библиотеке машинного обучения TensorFlow 2.0: официальный сайт TensorFlow [Электронный ресурс]. - URL: https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/

Документация по языку программирования Python : официальный сайт Python [Электронный ресурс] -. URL: https://www.python.org/doc/.

Szegedy, Ch. Scalable, High-Quality Object Detection [Электронный ресурс] // arXiv: открытый архив научных статей. - URL: https://arxiv.org/abs/1412.1441

Ryo Takahashi. Data Augmentation using Random Image Cropping and Patching for Deep CNNs [Электронный ресурс] // arXiv: открытый архив научных статей. - URL: https://arxiv.org/abs/1811.09030.

Wei Liu. SSD: Single Shot MultiBox Detector [Электронный ресурс] // arXiv: открытый архив научных статей. - URL: https://arxiv.org/abs/1512.02325

Abu-Mostafa, Y. Learning From Data / Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin – AMLBook. – 2012. - Jan. -С. 213.

Eddison L. Python Machine Learning: A Technical Approach To Python Machine Learning For Beginners / Leonard Eddison - CreateSpace Independent Publishing Platform. – 2018. - Mar. - С. 292.

Geron, A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow / Aurelien Geron // O`Reilly Media. – 2017. - Mar. - С. 566.

Goodfellow, I. Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) / Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville // The MIT Press, 2016. - Nov. - С. 800.

Published

2025-01-14

How to Cite

Malcheva Р., & Volgusheva А. И. (2025). Application of convolutional neural networks for object recognition in an image. Informatics and Cybernetics, (3(37), 32–38. Retrieved from https://ojs.donntu.ru/index.php/infcyb/article/view/417

Issue

Section

Информатика и вычислительная техника