Мутасім Якуб Ешхак Абу Шабан. Оптоелектронні образні нейроподібні мережі око-процесорного типу

brief description

Мутасім Якуб Ешхак Абу Шабан. Оптоелектронні образні нейроподібні мережі око-процесорного типу : Дис... канд. наук: 05.13.13 2007

Мутасім Якуб Ешхак Абу Шабан. Оптоелектронні образні нейроподібні мережі око-процесорного типу. - Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.13 Обчислювальні машини, системи та мережі. - Вінницький національний технічний університет, Вінниця - 2007.
Дисертацію присвячено реалізації оптоелектронних методів і засобів для обробляння інформації. Запропоновано два варіанти апаратної реалізації аналізатора інформації при око-процесорній обробці зображень і сигналів, досліджено загальні принципи їх функціонування і проаналізовано оптимальність їх застосування. Розроблено метод фрактального ущільнення зображень, що дозволяє підвищити швидкодію розпізнавання в теоретично-граничному вимірюванні в двісті разів, а в практично реалізованих варіантах - у декілька разів, по відношенню до класичних методів. Виконано модифікацію алгоритму навчання нейромереж для можливості використання при навчанні волоконно-образних мереж нейроподібного типу та проведено комп’ютерне моделювання операції виділення контурів об’єктів з попередньою операцією обробляння зображень, що дозволяє надалі провести сегментацію областей, розпізнавання образів, фільтрацію і виключення перешкод, а також проведено комп’ютерне моделювання операції відновлення зображень і оцінено ефективність роботи алгоритму з використанням програми реалізованої на мові високого рівня Delphi.
Ключові слова: оптоелектронні структури, логіко-часове перетворення, оптичні нейронкомп’ютери, квантрон-автомати, нейро-квантрон, оптико-електронні засоби "око-процесорного" типу, таймерний процесор, розпізнавання зображень.

У дисертаційній роботі обґрунтовано і теоретично проаналізовано принципи реалізації оптико-електронних структур око-процесорного типу для реалізації комп’ютерних мереж нейроподібного типу. Для їх реалізації отримано такі основні наукові і практичні результати:

У даній роботі запропоновано два варіанти апаратної реалізації аналізатора інформації при око-процесорній обробці зображень і сигналів, досліджено загальні принципи їх функціонування і проаналізовано оптимальність їх застосування. Спосіб око-процесорної обробляння сигналів і зображень базується на використанні логіко-часових функцій і використовується для розпізнавання зорових образів системами пошуку, спостереження, поведінки, біомедичного діагностування і технічного контролю.
Розроблено метод фрактального ущільнення зображень, що дозволяє підвищити швидкодію розпізнавання в теоретично-граничному вимірюванні в двісті разів, а в практично реалізованих варіантах - у декілька разів по відношенню до класичних методів.
Виконано модифікацію алгоритму навчання нейромереж мереж для можливості використання при навчанні волоконно-образних мереж нейроподібного типу. Показано, що можна одержати досить точне наближення до будь-якої безперервної функції багатьох змінних, використовуючи операції складання і множення на число, суперпозицію функцій, лінійні функції, а також одну довільну безперервну нелінійну функцію однієї змінної.
Модифіковано метод випадкового пошуку з метою адаптації нейромережі, побудований на флуктуаціях ваг міжнейронних зв’язків. Володіючи всіма необхідними якостями для створення нейромереж, що самоадаптуються, цей метод вимагає зміниK2параметрів на кожному пробному кроці, деK число формальних нейронів повнозв’язної нейромережі.
Показано ефективність оптоелектронних інтегральних схем для регулярних обчислювальних структур. Залежно від вживаних в матрицях матеріалів, досягається продуктивність більше 100 Мбит/сек з відносно невеликою кількістю оптичних входів/виходів (10104) і кількістю транзисторів на один канал більше 50 для реалізації високопродуктивних обчислювальних пристроїв, оптоелектронних об’єднувальних плат, комутаційних схем; або для дисплеїв, аналогових оптичних процесорів, оптичних нейромереж, оптичних пристроїв, що запам’ятовують, матриці за технологією "рідкі кристали на кремнії", які має велику кількість входів/виходів (більше 105), але меншу продуктивність (менше 10 Мбит/сек) і функціональну складність (менше 50 транзисторів на канал).
Розроблено алгоритм виділення контурів, який реалізує операцію виділення контура завдяки порядковому скануванню точок всього поля екрану (рамки, у випадку якщо вона менше екрану), на якому розміщено зображення. Час роботи даного алгоритму прямопропорційний розміру апертурної рамки, або розміру зображення, якщо воно більше візира, і рівно добутку кількості аналізованих точок на час аналізу однієї точки. Форма зображення, його складність і розміщення на полі екрану не впливають на роботу алгоритму.
Проведено комп’ютерне моделювання операції відновлення зображень. Оцінка ефективності роботи алгоритму була проведена з використанням програми, реалізованої на мові високого рівня Delphi. Час обробляння зображення 51205120 пікселів склало 7 секунд.