1 research outputs found
Low computational complexity algorithm for recognition highly corrupted QR codes based on Hamming-Lippmann neural network
This article describes the architecture of the Hamming-Lippmann neural network and the math of the modified learning-recognition
algorithm and presents some practical aspects for using it for solving an image recognition task. We have created software using C# programming
language, that utilized this network as an additional error-correcting procedure, and have solved the task of recognition highly corrupted QR codes
(with a connection to the database). Experimental results, of finding the optimal parameters for this algorithm, are presented. This neural network
doesn’t require time-consuming computational procedures and large amounts of memory, even for high-resolution and big size images.W tym artykule opisano architekturę sieci neuronowej Hamminga-Lippmanna oraz matematykę zmodyfikowanego algorytmu
rozpoznawania uczenia się, a także przedstawiono kilka praktycznych aspektów korzystania z niej w celu rozwiązania zadania rozpoznawania
obrazu. Stworzyliśmy oprogramowanie wykorzystujące język programowania C #, który wykorzystał tę sieć jako dodatkową procedurę korekty
błędów i rozwiązaliśmy zadanie rozpoznawania wysoce uszkodzonych kodów QR (w połączeniu z bazą danych). Przedstawiono wyniki
eksperymentalne poszukiwania optymalnych parametrów dla tego algorytmu. Opisywana neuronowa nie wymaga czasochłonnych procedur
obliczeniowych i dużej ilości pamięci, nawet w przypadku obrazów o wysokiej rozdzielczości i dużych rozmiarach. (Algorytm o niskiej złożoności
obliczeniowej do rozpoznawania wysoce uszkodzonych kodów QR w oparciu o sieć neuronową Hamminga-Lippmanna)