abstract: При создании систем технического зрения для промышленных приложений, работающих в режиме реального времени, важно применение эффективных методов распознавания изображений. В статье рассмотрен способ классификации областей изображения, основанный на обучении нейронной сети прямого распространения с помощью метода экстремального обучения (ELM, Extreme Learning Machine). Определено количество нейронов скрытого слоя нейронной сети, обеспечивающее максимальную точность классификации на тестовой выборке и приемлемую точность на обучающей выборке. Произведено сравнение с методом опорных векторов (SVM), вероятностной нейронной сетью (PNN), методом обратного распространения ошибки для двухслойной нейронной сети и радиальнобазисной сетью, которое показало преимущество классификации с применением метода экстремального обучения как по быстродействию, так и по точности.
keywords: метод экстремального обучения, нейронные сети, классификация, области изображения, распознавание