Дана робота присвячена дослідженню питання розпізнавання образів на зображенні, і розробки самонавчальної системи для їх розпізнання. Як алгоритм розпізнання був обраний алгоритм характерних ознак SURF. Для реалізації системи самонавчання, взяті за основу нейронні мережі з асоціативної пам'яттю. Проведено дослідження результатів роботи методу SURF по знаходженню характерних точок. Також проведені дослідження їх угруповання, мережею Кохонена, і використання мережі Хемінга як асоціативної пам'яттю. Результат дослідження дозволяє зробити висновок про доцільність побудови системи розпізнавання образів на підставі нейронних мереж, які підходять до розпізнавання, чи не до самі зображеннях, а даними отриманих з них, за допомогою інших методів. НЕЙРОННІЕ МЕРЕЖІ, SURF, ХАРАКТЕРНІ ТОЧКИ, ЕНТРОПІЯ, КОЕФІЦІЄНТ СХОЖОСТІ, ЛОКАЛІЗАЦІЯ, ПЕРСПЕКТИВА, ХМАРНІ СЕРВІСИ, СПОТВОРЕННЯ РЕФЕРАТ Данная работа посвящена исследованию вопроса распознавания образов на изображении, и разработки самообучающейся системы для их распознания. В качестве алгоритма распознания был выбран алгоритм характерных признаков SURF. Для реализации системы самообучения, взяты за основу нейронные сети с ассоциативной памятью. Проведены исследования результатов работы метода SURF по нахождению характерных точек. Также проведены исследования их группировки, сетью Кохонена, и использования сети Хемминга как ассоциативной памятью. Результат исследования позволяет сделать вывод о целесообразности построению системы распознавания образов на основании нейронных сетей, которые подходят к распознанию, не к сами изображениям, а данным полученных с них, с помощью других методов. НЕЙРОННІЕ СЕТИ, SURF, ХАРАКТЕРНЫЕ ТОЧКИ, ЭНТРОПИЯ, КОЭФИЦИЕНТ СХОЖЕСТИ, ЛОКАЛИЗАЦИЯ,ПЕРСПЕКТИВА, ОБЛОЧНЫЕ СЕРВИСЫ, ИСКАЖЕНИЯ ABSTRACT This paper considers the question of recognition of images in the image, and the development of self-learning system for their recognition. As an algorithm for recognition algorithm was selected characteristic features SURF. To implement a system of self-learning form the basis neural networks with associative memory. The research results of the method for finding the SURF feature points. Moreover, the research group them, Kohonen network, and network utilization as Hamming associative memory. The research result suggests the feasibility of building a pattern recognition system based on neural networks, which are suitable for discernment, not to the images themselves, and the data obtained from them by other methods. NEYRONNІE NETWORK, SURF, A FEATURE POINT ENTROPY COEFFICIENT SIMILARITY, LOCATION, VISTA, CLOUDED SKY SERVICES, DISTORTION
