Нейросетевые методы распознавания изображений

Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании изображений.В [11] применялся нейросетевой детектор для обнаружения изображения лица во входном изображении.В [1,6] , показан способ нейросетевой реализации метода анализа главных компонент.Многослойная нейронная сеть для классификации изображений.Более поздние слои извлекают более общие характеристики, меньше зависящие от искажений изображения.Обучается СНС стандартным методом обратного распространения ошибки.Главные компоненты (собственные лица) и разложение изображения на главные компоненты.Приведены методы обучения таких сетей.Для исследования динамики функционирования НСХ используются методы Ляпунова.Архитектура искусственных НС имеет некоторое сходство с естественными нейронными сетями.