APPLICATION OF A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK TO CREATE A DETECTOR OF TECHNICAL ANALYSIS FIGURES ON EXCHANGE QUOTES CHARTS

Today, the use of artificial intelligence based on neural networks is the most effective approach to solving image recognition problems. The possibility of using a convolutional neural network to create a pattern detector for technical analysis based on stock chart data has been investigated. The found figures of technical analysis can serve as the basis for making trading decisions in the financial markets. In the conditions of an ever-growing array of various information, the use of visual data reading tools is becoming more and more expedient, as it allows to speed up the process of searching and processing the necessary information for decision-makers. The modeling process, analysis, and results of applying the pattern detector of technical analysis are presented. The general approach to the construction and learning of a convolutional neural network is also described, and the process of preliminary processing of input data is described. Using the created detector allows to automate the search for patterns and improve the accuracy of making trading decisions. After finding the patterns, it becomes possible to obtain additional stock statistics for each type of figure: the context in front of the figures, the percentage of successfully completed figures, volume analysis, etc. These technical solutions can be used as expert and trading systems in the stock market, as well as integrated into existing ones

CREATION OF A NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR AUTOMATED COLLECTION AND ANALYSIS OF STATISTICS OF EXCHANGE QUOTES GRAPHICS

Currently, the problem of automated data analysis and statistics collection from stock quotation charts has not been fully resolved. Most of the analysis of visual data falls on the physical work of the analyst, or on obsolete software solutions. The process of summarizing the information received from financial markets still requires physical attention and labor, which increases the risks associated primarily with the human factor and corresponding errors. An algorithm has been developed and tested for the automated collection of statistics from graphs of stock quotes, including data on the development and context of various figures (patterns) of technical analysis, as well as an improved adaptation and tracking system for the trend. The modeling process, analysis and the results of applying the analysis algorithm and statistics collection are presented. The developed algorithm works in conjunction with the previously created neural network pattern detector, which allows to automatically search for the exact boundaries of technical analysis figures of various sizes, analyze the context in front of them and play the patterns. This makes it possible to obtain important statistics that allow one to determine the degree of confidence in emerging patterns, taking into account their type, context, and other factors. In terms of accuracy and efficiency, the developed algorithm meets the existing challenges in the financial markets and can significantly increase the efficiency of the trader or investor through the automated processing of graphic and visual data. The created solution is universal in nature and can be applied to any capital market, regardless of the location and nature of the assets placed. The results can be used both to improve the accuracy of existing trading strategies, and for the analytical work of financial market participants. The use of new technologies for statistical processing of information can significantly improve the accuracy of investment and trade decision

APPLICATION OF KOHONEN SELF-ORGANIZING MAP TO SEARCH FOR REGION OF INTEREST IN THE DETECTION OF OBJECTS

Today, there is a serious need to improve the performance of algorithms for detecting objects in images. This process can be accelerated with the help of preliminary processing, having found areas of interest on the images where the probability of object detection is high. To this end, it is proposed to use the algorithm for distinguishing the boundaries of objects using the Sobel operator and Kohonen self-organizing maps, described in this paper and shown by the example of determining zones of interest when searching and recognizing objects in satellite images. The presented algorithm allows 15–100 times reduction in the amount of data arriving at the convolutional neural network, which provides the final recognition. Also, the algorithm can significantly reduce the number of training images, since the size of the parts of the input image supplied to the convolution network is tied to the image scale and equal to the size of the largest recognizable object, and the object is centered in the frame. This allows to accelerate network learning by more than 5 times and increase recognition accuracy by at least 10 %, as well as halve the required minimum number of layers and neurons of the convolutional network, thereby increasing its speed

Застосування нейронних мереж Кохонена для пошуку зон інтересу при виявленні і розпізнаванні об'єктів

One of the most effective ways to improve accuracy and speed of recognition algorithms is to preliminary distinguish the regions of interest in the analyzed images. We studied a possibility of application of self-organizing maps and a Kohonen neural network for detection of regions of interest at a radar or satellite image of underlying surface. There is a high probability of finding an object of interest for further analysis in the found regions of interest. The definition of region of interest is necessary most of all to automate and speed up the process of search and recognition of objects of interest. The relevance is due to the increasing number of satellites. The study presents the process of modeling, analysis and comparison of the results of application of these methods for determination of regions of interest in recognition of images of aircraft against the background of underlying surface. It also describes the process of preliminary processing of input data. The study presents a general approach to construction and training of the Kohonen self-organizing map and neural network. Application of Kohonen maps and neural network makes it possible to decrease an amount of data analyzed by 15–100 times. It speeds up the process of detection and recognition of an object of interest. Application of the above algorithm reduces significantly the required number of training images for a convolutional network, which performs the final recognition. The reduction of a training sample occurs because the size of parts of an input image supplied to the convolutional network is bounded with the scale of an image and it is equal to the size of the largest detected object. Kohonen neural network showed itself more efficient in relation to this task, since it places cluster centers on the underlying surface rarely due to independence of weight of neurons on neighboring centers. These technical solutions could be used in the analysis of visual data from satellites, aircraft, and unmanned cars, in medicine, robotics, etc.Одним из самых эффективных способов повышения точности и быстродействия алгоритмов распознавания является предварительное выделение зон интереса на анализируемых изображениях. Исследована возможность применения самоорганизующихся карт и нейронной сети Кохонена для определения зон интереса на радиолокационном или спутниковом изображении подстилающей поверхности. В найденных зонах интереса велика вероятность обнаружения интересующего объекта для дальнейшего анализа. Определение зон интереса необходимо прежде всего для автоматизации и ускорения процесса поиска и распознавания интересующих объектов, что, в силу постоянно нарастающего количества спутников, становится все более целесообразным. Представлены процесс моделирования, анализ и сравнение результатов применения данных методов для определения зон интереса при распознавании образов летательных аппаратов на фоне подстилающей поверхности. Также описан процесс предварительной обработки входных данных. Освящён общий подход к построению и обучению самоорганизующейся карты и нейронной сети Кохонена. Применение карт и нейронной сети Кохонена позволяет в 15–100 раз уменьшить объем анализируемых данных, что соответственно ускоряет процесс обнаружения и распознавания интересующего объекта. Использование приведенного алгоритма существенно сокращает необходимое количество обучающих образов для сверточной сети, осуществляющей окончательное распознавание. Уменьшение обучающей выборки обусловлено тем, что размер подаваемых на сверточную сеть частей входного изображения привязан к масштабу изображения и равен размеру наибольшего детектируемого объекта. Нейронная сеть Кохонена показала себя более эффективной применительно к данной задаче, т. к. реже размещает центры кластеров на подстилающей поверхности в силу независимости веса нейронов от соседних центров. Данные технические решения могут применяться при анализе визуальных данных со спутников, летательных аппаратов и беспилотных автомобилей, в медицине, робототехнике и т.д.Одним з найбільш ефективних способів підвищення точності і швидкодії алгоритмів розпізнавання є попереднє виділення зон інтересу на аналізованих зображеннях. Досліджено можливість застосування самоорганізуючих карт і нейронної мережі Кохонена для визначення зон інтересу на радіолокаційному або супутниковому зображенні підстильної поверхні. У знайдених зонах інтересу велика ймовірність виявлення об'єкта, що цікавить, для подальшого аналізу. Визначення зон інтересу необхідно перш за все для автоматизації та прискорення процесу пошуку і розпізнавання об'єктів, що цікавлять. Це, в силу постійно наростаючої кількості супутників, стає все більш доцільним. Представлено процес моделювання, аналіз і порівняння результатів застосування даних методів для визначення зон інтересу при розпізнаванні образів літальних апаратів на тлі підстильної поверхні. Також описано процес попередньої обробки вхідних даних. Освячено загальний підхід до побудови та навчання самоорганізуючої карти і нейронної мережі Кохонена. Застосування карт і нейронної мережі Кохонена дозволяє в 15–100 разів зменшити обсяг даних, що аналізуються. Це, відповідно, прискорює процес виявлення і розпізнавання об'єкта, що цікавить. Використання наведеного алгоритму істотно скорочує необхідну кількість навчальних образів для згортальної мережі, здійснює остаточне розпізнавання. Зменшення навчальної вибірки обумовлено тим, що розмір частин, що подаються на згортальну мережу вхідного зображення, прив'язаний до масштабу зображення і дорівнює розміру найбільшого об'єкта детектування. Нейронна мережа Кохонена показала себе більш ефективною відносно до даної задачі,так як рідше розміщує центри кластерів на підстильній поверхні в силу незалежності ваги нейронів від сусідніх центрів. Дані технічні рішення можуть застосовуватися при аналізі візуальних даних із супутників, літальних апаратів і безпілотних автомобілів, в медицині, робототехніці і т.д

Застосування нейронних мереж Кохонена для пошуку зон інтересу при виявленні і розпізнаванні об'єктів

One of the most effective ways to improve accuracy and speed of recognition algorithms is to preliminary distinguish the regions of interest in the analyzed images. We studied a possibility of application of self-organizing maps and a Kohonen neural network for detection of regions of interest at a radar or satellite image of underlying surface. There is a high probability of finding an object of interest for further analysis in the found regions of interest. The definition of region of interest is necessary most of all to automate and speed up the process of search and recognition of objects of interest. The relevance is due to the increasing number of satellites. The study presents the process of modeling, analysis and comparison of the results of application of these methods for determination of regions of interest in recognition of images of aircraft against the background of underlying surface. It also describes the process of preliminary processing of input data. The study presents a general approach to construction and training of the Kohonen self-organizing map and neural network. Application of Kohonen maps and neural network makes it possible to decrease an amount of data analyzed by 15–100 times. It speeds up the process of detection and recognition of an object of interest. Application of the above algorithm reduces significantly the required number of training images for a convolutional network, which performs the final recognition. The reduction of a training sample occurs because the size of parts of an input image supplied to the convolutional network is bounded with the scale of an image and it is equal to the size of the largest detected object. Kohonen neural network showed itself more efficient in relation to this task, since it places cluster centers on the underlying surface rarely due to independence of weight of neurons on neighboring centers. These technical solutions could be used in the analysis of visual data from satellites, aircraft, and unmanned cars, in medicine, robotics, etc.Одним из самых эффективных способов повышения точности и быстродействия алгоритмов распознавания является предварительное выделение зон интереса на анализируемых изображениях. Исследована возможность применения самоорганизующихся карт и нейронной сети Кохонена для определения зон интереса на радиолокационном или спутниковом изображении подстилающей поверхности. В найденных зонах интереса велика вероятность обнаружения интересующего объекта для дальнейшего анализа. Определение зон интереса необходимо прежде всего для автоматизации и ускорения процесса поиска и распознавания интересующих объектов, что, в силу постоянно нарастающего количества спутников, становится все более целесообразным. Представлены процесс моделирования, анализ и сравнение результатов применения данных методов для определения зон интереса при распознавании образов летательных аппаратов на фоне подстилающей поверхности. Также описан процесс предварительной обработки входных данных. Освящён общий подход к построению и обучению самоорганизующейся карты и нейронной сети Кохонена. Применение карт и нейронной сети Кохонена позволяет в 15–100 раз уменьшить объем анализируемых данных, что соответственно ускоряет процесс обнаружения и распознавания интересующего объекта. Использование приведенного алгоритма существенно сокращает необходимое количество обучающих образов для сверточной сети, осуществляющей окончательное распознавание. Уменьшение обучающей выборки обусловлено тем, что размер подаваемых на сверточную сеть частей входного изображения привязан к масштабу изображения и равен размеру наибольшего детектируемого объекта. Нейронная сеть Кохонена показала себя более эффективной применительно к данной задаче, т. к. реже размещает центры кластеров на подстилающей поверхности в силу независимости веса нейронов от соседних центров. Данные технические решения могут применяться при анализе визуальных данных со спутников, летательных аппаратов и беспилотных автомобилей, в медицине, робототехнике и т.д.Одним з найбільш ефективних способів підвищення точності і швидкодії алгоритмів розпізнавання є попереднє виділення зон інтересу на аналізованих зображеннях. Досліджено можливість застосування самоорганізуючих карт і нейронної мережі Кохонена для визначення зон інтересу на радіолокаційному або супутниковому зображенні підстильної поверхні. У знайдених зонах інтересу велика ймовірність виявлення об'єкта, що цікавить, для подальшого аналізу. Визначення зон інтересу необхідно перш за все для автоматизації та прискорення процесу пошуку і розпізнавання об'єктів, що цікавлять. Це, в силу постійно наростаючої кількості супутників, стає все більш доцільним. Представлено процес моделювання, аналіз і порівняння результатів застосування даних методів для визначення зон інтересу при розпізнаванні образів літальних апаратів на тлі підстильної поверхні. Також описано процес попередньої обробки вхідних даних. Освячено загальний підхід до побудови та навчання самоорганізуючої карти і нейронної мережі Кохонена. Застосування карт і нейронної мережі Кохонена дозволяє в 15–100 разів зменшити обсяг даних, що аналізуються. Це, відповідно, прискорює процес виявлення і розпізнавання об'єкта, що цікавить. Використання наведеного алгоритму істотно скорочує необхідну кількість навчальних образів для згортальної мережі, здійснює остаточне розпізнавання. Зменшення навчальної вибірки обумовлено тим, що розмір частин, що подаються на згортальну мережу вхідного зображення, прив'язаний до масштабу зображення і дорівнює розміру найбільшого об'єкта детектування. Нейронна мережа Кохонена показала себе більш ефективною відносно до даної задачі,так як рідше розміщує центри кластерів на підстильній поверхні в силу незалежності ваги нейронів від сусідніх центрів. Дані технічні рішення можуть застосовуватися при аналізі візуальних даних із супутників, літальних апаратів і безпілотних автомобілів, в медицині, робототехніці і т.д

Розробка мініатюрні мікрохвильова радіотермографи для моніторингу внутрішньої температури головного мозку

To improve efficiency of non-invasive monitoring of the internal brain temperature, a small-size single-channel microwave radiothermograph consisting of a miniature radiometer and a radiometric sensor based on a printed antenna was developed. Such solution is necessary to provide physicians with a system of non-invasive monitoring of diagnosis and treatment processes. Mathematical modeling and experimental verification of the technical solutions obtained are described in this paper. A miniature radiothermometer was developed. It is a balance modulation radiometer designed on the basis of the R.H. Dicke’s circuit with two loads. Taking into account the requirements of miniaturization, a radiometric sensor was developed by means of numerical simulation. As a result of calculations, optimum antenna dimensions were determined (the total size: ø30 mm, the size of the foil flane substrate: ø23 mm, dimensions of the emitter slot: 16 mm×2 mm). According to the mathematical modeling, the depth of detection of thermal anomalies was not less than 20 mm for the printed antenna which is practically the same as for the waveguide antenna successfully used at present in brain radiothermometry.The standing wave coefficient was determined for various head regions: frontal, temporal, parietal, occipital and the transient between the occipital and parietal regions. Experimental tests of the radiothermograph on water phantoms and biological objects have been carried out. A very good coincidence between the data of numerical simulation and the physical SWR experiment in a range of 1.04–1.8 was obtained. As a result of the study, it has been found that the radiothermograph with a printed slot antenna enabled measurement of internal brain temperature with an acceptable accuracy (±0.2 °C). This will ensure control of craniocerebral hypothermia in patients with brain stroke and allow doctors to promptly change the hypothermia tactics. Small size of the created unit will make it possible to combine it with medical robotic systems to improve treatment effectiveness.Для повышения эффективности неинвазивного мониторинга внутренней температуры головного мозга осуществлена разработка малогабаритного одноканального микроволнового радиотермографа, состоящего из миниатюрного радиометра и радиометрического датчика на основе печатной антенны. Подобное решение необходимо для того, чтобы обеспечить врачей системой неинвазивного бездозового мониторинга лечения и диагностики. В работе описаны математическое моделирование и экспериментальная верификация полученных технических решений. Разработан миниатюрный радиотермометр, являющийся балансным модуляционным радиометром, построенным на основе схемы R. H. Dicke с двумя нагрузками. С учётом требований миниатюризации создан радиометрический датчик с помощью численного моделирования. В результате расчётов определены оптимальные размеры конструкции антенны: общий размер ø30 мм, размер подложки из фольгированного флана составил – ø23 мм, размер щели излучателя – 16×2 мм. По данным математического моделирования глубина выявления тепловых аномалий составила не менее 20 мм для печатной антенны, что практически не отличается от волноводной антенны, успешно применяемой в радиотермометрии мозга.Выполнены измерения коэффициента стоячей волны для различных точек головы человека: лобной, височной, теменной, затылочной и переходной между затылочной и теменной областями головы. Проведены экспериментальные исследования радиотермографа на водном фантоме и биологическом объекте. Показано очень хорошее совпадение между данными численного моделирования и физического эксперимента КСВ в диапазоне 1.04–1.8. В результате исследований установлено, что радиотермограф с печатной щелевой антенной позволяет осуществлять измерение внутренней температуры головного мозга с приемлемой точностью (±0.2 °C). Это обеспечит контроль краниоцеребральной гипотермии мозга у пациентов с инсультом и позволит оперативно менять тактику проведения гипотермии. Небольшие размеры созданной аппаратуры позволят совмещать её с другими медицинскими роботизированными системами для повышения эффективности леченияДля підвищення ефективності неінвазивного моніторингу внутрішньої температури головного мозку здійснено розробку малогабаритного одноканального мікрохвильового радіотермографа, що складається з мініатюрного радіометра і радіометричного датчика на основі друкованої антени. Подібне рішення необхідно для того, щоб забезпечити лікарів системою неінвазивного бездозового моніторингу лікування та діагностики. В роботі описані математичне моделювання та експериментальна верифікація отриманих технічних рішень. Розроблено мініатюрний радіотермометрії, що є балансним модуляційним радіометром, побудованим на основі схеми R. H. Dicke з двома навантаженнями. З урахуванням вимог мініатюризації створений радіометричний датчик за допомогою чисельного моделювання. В результаті розрахунків визначено оптимальні розміри конструкції антени: загальний розмір ø30 мм, розмір підкладки з фольгованого Флан склав – ø23 мм, розмір щілини випромінювача – 16×2 мм. За даними математичного моделювання глибина виявлення теплових аномалій склала не менше 20 мм для друкованої антени, що практично не відрізняється від хвилеводної антени, яка успішно застосовується в радіотермометрії мозку.Виконано вимірювання коефіцієнта стоячої хвилі для різних точок голови людини: лобової, скроневої, тім'яної, потиличної і перехідною між потиличної і тім'яної областями голови. Проведено експериментальні дослідження радіотермографи на водному фантомі і біологічному об'єкті. Показано дуже гарний збіг між даними чисельного моделювання та фізичного експерименту КСВ в діапазоні 1.04–1.8. В результаті досліджень встановлено, що радіотермограф з друкованою щілинною антеною дозволяє здійснювати вимірювання внутрішньої температури головного мозку з прийнятною точністю (±0.2 °C). Це забезпечить контроль краніоцеребральної гіпотермії мозку у пацієнтів з інсультом і дозволить оперативно змінювати тактику проведення гіпотермії. Невеликі розміри створеної апаратури дозволять поєднувати її з іншими медичними роботизованими системами для підвищення ефективності лікуванн

Розробка мініатюрні мікрохвильова радіотермографи для моніторингу внутрішньої температури головного мозку

To improve efficiency of non-invasive monitoring of the internal brain temperature, a small-size single-channel microwave radiothermograph consisting of a miniature radiometer and a radiometric sensor based on a printed antenna was developed. Such solution is necessary to provide physicians with a system of non-invasive monitoring of diagnosis and treatment processes. Mathematical modeling and experimental verification of the technical solutions obtained are described in this paper. A miniature radiothermometer was developed. It is a balance modulation radiometer designed on the basis of the R.H. Dicke’s circuit with two loads. Taking into account the requirements of miniaturization, a radiometric sensor was developed by means of numerical simulation. As a result of calculations, optimum antenna dimensions were determined (the total size: ø30 mm, the size of the foil flane substrate: ø23 mm, dimensions of the emitter slot: 16 mm×2 mm). According to the mathematical modeling, the depth of detection of thermal anomalies was not less than 20 mm for the printed antenna which is practically the same as for the waveguide antenna successfully used at present in brain radiothermometry.The standing wave coefficient was determined for various head regions: frontal, temporal, parietal, occipital and the transient between the occipital and parietal regions. Experimental tests of the radiothermograph on water phantoms and biological objects have been carried out. A very good coincidence between the data of numerical simulation and the physical SWR experiment in a range of 1.04–1.8 was obtained. As a result of the study, it has been found that the radiothermograph with a printed slot antenna enabled measurement of internal brain temperature with an acceptable accuracy (±0.2 °C). This will ensure control of craniocerebral hypothermia in patients with brain stroke and allow doctors to promptly change the hypothermia tactics. Small size of the created unit will make it possible to combine it with medical robotic systems to improve treatment effectiveness.Для повышения эффективности неинвазивного мониторинга внутренней температуры головного мозга осуществлена разработка малогабаритного одноканального микроволнового радиотермографа, состоящего из миниатюрного радиометра и радиометрического датчика на основе печатной антенны. Подобное решение необходимо для того, чтобы обеспечить врачей системой неинвазивного бездозового мониторинга лечения и диагностики. В работе описаны математическое моделирование и экспериментальная верификация полученных технических решений. Разработан миниатюрный радиотермометр, являющийся балансным модуляционным радиометром, построенным на основе схемы R. H. Dicke с двумя нагрузками. С учётом требований миниатюризации создан радиометрический датчик с помощью численного моделирования. В результате расчётов определены оптимальные размеры конструкции антенны: общий размер ø30 мм, размер подложки из фольгированного флана составил – ø23 мм, размер щели излучателя – 16×2 мм. По данным математического моделирования глубина выявления тепловых аномалий составила не менее 20 мм для печатной антенны, что практически не отличается от волноводной антенны, успешно применяемой в радиотермометрии мозга.Выполнены измерения коэффициента стоячей волны для различных точек головы человека: лобной, височной, теменной, затылочной и переходной между затылочной и теменной областями головы. Проведены экспериментальные исследования радиотермографа на водном фантоме и биологическом объекте. Показано очень хорошее совпадение между данными численного моделирования и физического эксперимента КСВ в диапазоне 1.04–1.8. В результате исследований установлено, что радиотермограф с печатной щелевой антенной позволяет осуществлять измерение внутренней температуры головного мозга с приемлемой точностью (±0.2 °C). Это обеспечит контроль краниоцеребральной гипотермии мозга у пациентов с инсультом и позволит оперативно менять тактику проведения гипотермии. Небольшие размеры созданной аппаратуры позволят совмещать её с другими медицинскими роботизированными системами для повышения эффективности леченияДля підвищення ефективності неінвазивного моніторингу внутрішньої температури головного мозку здійснено розробку малогабаритного одноканального мікрохвильового радіотермографа, що складається з мініатюрного радіометра і радіометричного датчика на основі друкованої антени. Подібне рішення необхідно для того, щоб забезпечити лікарів системою неінвазивного бездозового моніторингу лікування та діагностики. В роботі описані математичне моделювання та експериментальна верифікація отриманих технічних рішень. Розроблено мініатюрний радіотермометрії, що є балансним модуляційним радіометром, побудованим на основі схеми R. H. Dicke з двома навантаженнями. З урахуванням вимог мініатюризації створений радіометричний датчик за допомогою чисельного моделювання. В результаті розрахунків визначено оптимальні розміри конструкції антени: загальний розмір ø30 мм, розмір підкладки з фольгованого Флан склав – ø23 мм, розмір щілини випромінювача – 16×2 мм. За даними математичного моделювання глибина виявлення теплових аномалій склала не менше 20 мм для друкованої антени, що практично не відрізняється від хвилеводної антени, яка успішно застосовується в радіотермометрії мозку.Виконано вимірювання коефіцієнта стоячої хвилі для різних точок голови людини: лобової, скроневої, тім'яної, потиличної і перехідною між потиличної і тім'яної областями голови. Проведено експериментальні дослідження радіотермографи на водному фантомі і біологічному об'єкті. Показано дуже гарний збіг між даними чисельного моделювання та фізичного експерименту КСВ в діапазоні 1.04–1.8. В результаті досліджень встановлено, що радіотермограф з друкованою щілинною антеною дозволяє здійснювати вимірювання внутрішньої температури головного мозку з прийнятною точністю (±0.2 °C). Це забезпечить контроль краніоцеребральної гіпотермії мозку у пацієнтів з інсультом і дозволить оперативно змінювати тактику проведення гіпотермії. Невеликі розміри створеної апаратури дозволять поєднувати її з іншими медичними роботизованими системами для підвищення ефективності лікуванн

Application of A Convolutional Neural Network and A Kohonen Network for Accelerated Detection and Recognition of Objects in Images

One of the most effective ways to improve the accuracy and speed of algorithms for searching and recognizing objects in images is to pre-select areas of interest in which it is likely to detect objects of interest. To determine areas of interest in a pre-processed radar or satellite image of the underlying surface, the Kohonen network was used. The found areas of interest are sent to the convolutional neural network, which provides the final detection and recognition of objects. The combination of the above methods allows to speed up the process of searching and recognizing objects in images, which is becoming more expedient due to the constantly growing volume of data for analysis. The process of preliminary processing of input data is described, the process of searching and recognizing patterns of aircraft against the underlying surface is presented, and the analysis of the results is carried out. The use of the Kohonen neural network makes it possible to reduce the amount of data analyzed by the convolutional network by 18–125 times, which accordingly accelerates the process of detection and recognition of the object of interest. The size of the parts of the input image fed into the convolutional network, into which the zones of interest are divided, is tied to the image scale and is equal to the size of the largest detectable object, which can significantly reduce the training sample. Application of the presented methods and centering of the object on training images allows accelerating the convolutional network training by more than 5 times and increasing the recognition accuracy by at least 10%, as well as minimizing the required minimum number of layers and neurons of the network by at least halving, respectively increasing its spee

Application of A Convolutional Neural Network and A Kohonen Network for Accelerated Detection and Recognition of Objects in Images

One of the most effective ways to improve the accuracy and speed of algorithms for searching and recognizing objects in images is to pre-select areas of interest in which it is likely to detect objects of interest. To determine areas of interest in a pre-processed radar or satellite image of the underlying surface, the Kohonen network was used. The found areas of interest are sent to the convolutional neural network, which provides the final detection and recognition of objects. The combination of the above methods allows to speed up the process of searching and recognizing objects in images, which is becoming more expedient due to the constantly growing volume of data for analysis. The process of preliminary processing of input data is described, the process of searching and recognizing patterns of aircraft against the underlying surface is presented, and the analysis of the results is carried out. The use of the Kohonen neural network makes it possible to reduce the amount of data analyzed by the convolutional network by 18–125 times, which accordingly accelerates the process of detection and recognition of the object of interest. The size of the parts of the input image fed into the convolutional network, into which the zones of interest are divided, is tied to the image scale and is equal to the size of the largest detectable object, which can significantly reduce the training sample. Application of the presented methods and centering of the object on training images allows accelerating the convolutional network training by more than 5 times and increasing the recognition accuracy by at least 10%, as well as minimizing the required minimum number of layers and neurons of the network by at least halving, respectively increasing its spee