Дослідження впливу архітектури та алгоритмів навчання нейронної мережі на якість розпізнавання номерних знаків

Abstract

Аналіз проблем методів та алгоритмів автоматизованого розпізнавання номерів автомобілів показав, що найбільш перспективно використовувати нейромережеві алгоритми, які підлаштовуються до зміни умов спостереження засобів контролю дорожнього руху. Використання алгоритму навчання нейронної мережі з використанням зворотного поширення помилки є одним з ключових етапів у функціонуванні нейронної мережі. На цьому етапі мережа навчається шляхом визначення важливих зв’язків між її нейронами та встановлення оптимальних ваг для кожного з цих зв’язків. Процес навчання нейронної мережі включає в себе використання алгоритмів, які сприяють визначенню вагових коефіцієнтів, що з’єднують нейрони. Ці алгоритми базуються на аналізі залежності між ваговими коефіцієнтами та кількістю навчальних прикладів, що підтверджують цю залежність.