Разработка искусственной нейронной сети для распознавания пола по фотографии - онлайн-чтение

 

 


Страница 1 из 4

Содержание


Задание

Введение

1. Разработка алгоритма

.1Математический алгоритм

.2Разработка схемы алгоритма

2. Разработка программы

3. Вычислительный эксперимент

Заключение

Список литературы

Приложение



Задание


Разработать алгоритм и программу для распознавания пола по фотографии используя ИНС.



Введение


Разработанная программа для распознания пола по фотографии реализовывается на универсальной ЭВМ. Для корректной работы этой программы необходимо иметь операционную систему Windows XP (SP 2-3)/Vista (SP 1)/ Windows 7. Программа разработана в среде разработки программного обеспечения Microsoft Visual Studio 2010.

Целью работы являлась разработка искусственной нейронной сети по распознаванию пола на языке С#.

Искусственные нейронные сети (ИНС) - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов).

При обучении сети предлагаются различные образцы образов с указанием того, к какому классу они относятся. Образец, как правило, представляется как вектор значений признаков. При этом совокупность всех признаков должна однозначно определять класс, к которому относится образец. В случае, если признаков недостаточно, сеть может соотнести один и тот же образец с несколькими классами, что неверно. По окончании обучения сети ей можно предъявлять неизвестные ранее образы и получать ответ о принадлежности к определённому классу.

Топология такой сети характеризуется тем, что количество нейронов в выходном слое, как правило, равно количеству определяемых классов. При этом устанавливается соответствие между выходом нейронной сети и классом, который он представляет. Когда сети предъявляется некий образ, на одном из её выходов должен появиться признак того, что образ принадлежит этому классу.


. Разработка алгоритма


В данном разделе представлены: математический алгоритм, алгоритм работы с приложением, алгоритм установки весов, алгоритм реализации функции активации и алгоритм обучения нейронной сети.

алгоритм программа нейронный сеть

1.1 Математический алгоритм


Пусть к синапсам поступают импульсы силы x1, x2, x3 соответственно, тогда после прохождения синапсов и дендритов к нейрону поступают импульсы w1x1, w2x2, w3x3. Нейрон преобразует полученный суммарный импульс x=w1x1+ w2x2+ w3x3 в соответствии с некоторой передаточной функцией f(x). Сила выходного импульса равна y=f(x)=f(w1x1+ w2x2+ w3x3). Таким образом, нейрон полностью описывается своими весами wk и передаточной функцией f(x). Получив набор чисел (вектор) xk в качестве входов, нейрон выдает некоторое число y на выходе. Схема нейрона приведена на рисунке 1.


Рисунок 1 - Схема нейрона

- входные сигналы, совокупность всех входных сигналов нейрона образует вектор x;

- весовые коэффициенты, совокупность весовых коэффициентов образует вектор весов w;

S - взвешенная сумма входных сигналов, значение NET передается на нелинейный элемент;


В качестве функции активации был выбрана функция гиперболический тангенс:



Под обучением понимается процесс адаптации сети к предъявляемым эталонным образцам путем модификации весовых коэффициентов связей между нейронами. Первоначально весовые коэффициенты устанавливаются каким-либо образом, например, случайно. На вход нейронной сети в определенном порядке подаются учебные примеры. Вычисляется ошибка для учебного примера и производится коррекция весов нейронной сети.


.2 Разработка схемы алгоритма


Схема алгоритма работы с приложением приведена на рисунке 2


Рисунок 2 - Схема алгоритма работы с приложением


Схема алгоритма установки весов приведена на рисунке 3


Рисунок 3 - Схема алгоритма установки весов


Схема алгоритма реализации функции активации приведена на рисунке 4.


Рисунок 4 - Схема алгоритма реализации функции активации


Схема алгоритма обучения нейронной сети представлена на рисунке 5


Рисунок 5 -Схема алгоритма обучения нейронной сети



2. Разработка программы


В соответствии с математическим алгоритмом, с общей схемой алгоритма программы и алгоритмами предопределенных процессов написана программа, которая осуществляет распознавание пола по фотографии.

Предметы

Все предметы »

 

 

Актуальные Курсовые работы (Теория) по программному обеспечению, программированию