Система автоматической классификации и систематизации баз данных микроизображений клеточных культур - архитектура позволяет обеспечить удобное хранение и организацию микроизображений клеточных культур, автоматическую классификацию микробиологических объектов на изображениях, разделение и систематизацию изображений на основе различных параметров, а также интеграцию системы с другими лабораторными системами для совместной работы и обмена данными.

Разметка выборки для обучения нейронной сети прямого распространения.
Использование текстурных признаков для классификации изображений с помощью нейронных сетей является одним из важных направлений в области компьютерного зрения. Текстурные признаки представляют собой числовые характеристики, которые описываются изображением и отображают его структуру и особенности.
Особенностью применения текстурных признаков с использованием нейронных сетей является то, что текстурные признаки могут быть использованы в качестве входных данных для обучения нейронных сетей.
Нейронные сети позволяют автоматически изучать высокоуровневые абстракции текстурных признаков и строить модели классификации с учетом данной информации.
Это позволяет повысить точность классификации и обнаружения объектов на изображениях.