Conference
Convolutional neural networks for image-free classification via single-pixel imaging
| Τίτλος: | Convolutional neural networks for image-free classification via single-pixel imaging |
|---|---|
| Συγγραφείς: | Reutov, Aleksei, Babukhin, Danila, Sych, Denis |
| Στοιχεία εκδότη: | St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Physics and Mathematics, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | Однопиксельная визуализация, convolutional neural networks, классификация без полной визуализации, сверточные нейронные сети, image-free classification, Single-pixel imaging |
| Περιγραφή: | Технология однопиксельной визуализации расширяет возможности визуализации за пределы устройств на основе пиксельной матрицы. Одним из возможных применений этой технологии является быстрая классификация объектов без необходимости реконструкции изображения. Однопиксельная камера собирает статистику освещенности, а затем вычислительный алгоритм, например нейронная сеть, принимает решение о том, какой объект был освещен. Здесь мы обучаем сверточную нейронную сеть на смоделированных данных с однопиксельной камеры и демонстрируем эффективность классификации изображений рукописных цифр. The technology of single-pixel imaging extends visualization capabilities beyond pixel-matrix-based devices. One of possible applications for this technology is fast classification of objects without the need for reconstruction of an image. The single-pixel camera gathers light statistics and then a computational algorithm – such as a neural network – decides on what is the object been illuminated. We train a convolutional neural network on simulated data from single-pixel camera and demonstrate effectiveness of classification images of handwritten digits. |
| Τύπος εγγράφου: | Conference object |
| Γλώσσα: | English |
| DOI: | 10.18721/jpm.173.243 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........91c0207f41f0af0171c24e2ef46fcccc |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.18721/jpm.173.243 |
|---|