Обработка данных изображения общего применения: ..нейронные схемы – G06T 1/40

Изобретение относится к области устройств для формирования изображений. Технический результат - формирование изображения с высоким быстродействием и разрешением. Устройство может получать, считывать и воспринимать изображение объектов на основе применения фоточувствительных элементов, встроенных или гравированных в прозрачной или полупрозрачной подложке или на подложке, например из стекла. Сама подложка выполняет функцию оптического устройства, фокусирующего падающие фотоны, относящиеся к отраженному изображению, на фоточувствительные элементы. Фоточувствительные элементы соединены между собой прозрачными или непрозрачными проводниками. Цифровая память нейронов может быть обучена распознаванию конкретных объектов, например лица человека, приближающегося объекта, дефекта поверхности, дождевых капель на лобовом стекле и др. Другие возможные применения включают воспринимающие изображение автомобильные фары и индикаторную панель приборного щитка, обнаруживающую и идентифицирующую поведение водителя (отслеживание взгляда, распознавание лица, распознавание выражения лица и др.). Другие применения включают раздвижные двери, воспринимающие направление и скорость приближающегося к двери человека. К другим возможным применениям относится обнаружение остаточных повреждений (изменение текстуры) в плотине, мосту или ином сооружении. 6 н. и 28 з.п. ф-лы, 20 ил.

Изобретение относится к средствам обработки цифровых рентгеновских изображений. Техническим результатом является повышение скорости обработки цифрового изображения. Способ заключается в следующем: получают изображение, вычисляют его гистограмму, преобразуют значения гистограммы во входные аргументы нейронной сети и вычисляют выходное значение нейронной сети. В качестве входных аргументов нейронной сети используют нормированные к единице значения гистограммы, вычисленные с заданным интервалом группировки. Уровень яркости вычисляют как линейную функцию от выходного значения нейронной сети. Обучение нейронной сети проводят с использованием обучающего множества, вычисленного по заданной базе изображений, в качестве множества целевых значений используют уровни яркости, вычисленные для каждого изображения по зоне интереса и масштабированные к области значений функции активации нейрона выходного слоя нейронной сети. 5 з.п ф-лы, 5 ил.