Антонов Владимир Феохарович - кандидат технических наук, доцент кафедры систем управления и информационных технологий, Пятигорского Института (филиал) СКФУ.
Vladimir F. Antonov - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Control Systems and Information Technologies, Pyatigorsk Institute (branch) of NCFU.
Применение математического аппарата нейронных сетей становится весьма важным инструментов при решении различных задач искусственного интеллекта. К числу таких задач можно отнести и задачи распознавания образов. В данной работе приводится пример использования нейронной сети для идентификации дефекта на фотографии, а затем устранения такого дефекта.
Материалы и методы, результаты и обсуждения. В предлагаемой статье рассматриваются специальные алгоритмы работы нейронной сети, которые предназначены для распознавания графических образов, а также алгоритмы поиска дефектов на графических изображениях с последующим их устранением.
Огромное количество фотографий на бумажных носителях со временем хранения подвергаются физическим повреждениям (в отличии от фотографий на электронных носителях). Чтобы решить такую задачу в необходимо разработать алгоритмы поиска и распознавания дефектов на фотографиях, а также алгоритмов по устранению этих дефектов с помощью математического аппарата нейронной сети.
Заключение. Решения, которые предлагаются по результатам выполненной работы в рамках рассматриваемой статьи, дадут возможность пользователям восстановить старые фотографии с дефектами, которые могут быть бесценными не только для них, но и для всего общества – например, фотографий исторических событий, великих людей нашего государства.
The use of the mathematical apparatus of neural networks is becoming a very important tool in solving various problems of artificial intelligence. Pattern recognition problems can be attributed to the number of such problems. This paper provides an example of using a neural network to identify a defect in a photograph, and then eliminate such a defect.
Materials and methods, results and discussions. The proposed article discusses special algorithms for the operation of a neural network that are designed to recognize graphic images, as well as algorithms for finding defects in graphic images with their subsequent elimination.
A huge number of photographs on paper are subject to physical damage over time (unlike photographs on electronic media). To solve such a problem, it is necessary to develop algorithms for searching and recognizing defects in photographs, as well as algorithms for eliminating these defects using the mathematical apparatus of a neural network.
The article discusses approaches to the development of a neural network for recognizing defects in photographs with their subsequent restoration.
Conclusion. The solutions that are offered based on the results of the work performed within the framework of this article will enable users to restore old photographs with defects that can be invaluable not only for them, but for the whole society - for example, photographs of historical events, great people of our state.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.