Image processing with neural networks

Táto bakalárska práca je zameraná na možné aplikácie umelých neurónových sietí v oblasti počítačového videnia. Práca obsahuje teoretické znalosti z okruhu umelých neurónových sietí, a z okruhu spracovávania obrazu. Je prediskutované s akou úspešnosťou môžu byť neurónové siete aplikované pri jednotlivých krokoch počítačového videnia, ktoré typy neurónových sietí sú vhodné pre jednotlivé kroky, a aké problémy sa vyskytujú pri ich použití. Práca sa podrobnejšie zaoberá s problematikou klasifikácie a porozumenia obsahu obrazu. Je ukázané, ako funkčnosť neurónových sietí môže byť výhodná pri týchto aplikáciách. Ako súčasť práce bolo vytvorený vlastný program na demonštráciu klasifikačných schopností neurónových sietí. Je ukázané, ako je vytvorená a natrénovaná umelá neurónová sieť na rozpoznávanie rukou písaných číslic. Na takto vytvorenej neurónovej sieti boli vykonané rôzne testy, na základe čoho som došiel k záveru, že používaná sieť pracuje dobrým pomerom úspešnosti, ale je citlivá na zmeny vstupných vzorov: zmena vežkosti, a posunutie. Bolo navrhnutých niekožko možných riešení na odstránenie tohto problému.This bachelor’s thesis centralizes on the possible uses of neural networks in the field of computer vision. This work contains basic theoretic knowledge of the field of neural networks and image processing. It discusses how successfully can neural networks be applied through the separate steps of image processing, what kind of neural networks are suitable for these steps, and what are the problems that might appear with their use. The work discusses the fields of classification and image understanding in a more detailed level. It’s shown how the use of neural networks can be appropriate in these applications. An own program was created as part of this work to demonstrate the classification capabilities of neural networks. It’s shown a neural network is created and trained for the recognition of handwritten numbers. The trained neural network was subject to different tests, through which the conclusion was reached, that it works with a high success rate, but is sensitive to changes in the input objects: change of size and location. A number of possible solutions were designed for this problem.