В статье исследуется возможность повышения точности нейросетевого классификатора в системе реального времени без ухудшения временных характеристик за счет замены нейронной сети составным классификатором, являющимся двухуровневым деревом. Такая схема позволяет при том же времени классификации увеличить общее число нейронов, задействованных в классификаторе, повышая тем самым его выразительную силу. Экспериментальное исследование предложенного метода производится на примере задачи распознавания символов, тисненых на пластиковых картах.
обучение машин, статистические методы распознавания, многослойные нейронные сети, признаковые пространства, распознавание в реальном времени