(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Володько, Володимир Володимирович; Шаповал, Наталія Віталіївна
Магістерська робота містить: 79 с., 24 табл., 22 рис., додаток і 10 посилань.
Об’єктом дослідження є зображення низької якості.
Предметом дослідження є штучні нейронні мережі.
Метою роботи є розробка моделі або системи моделей нейронних мереж для проведення автоматизованого порівняння зображень низької якості.
Завданнями дослідження є аналіз існуючих рішень, вибір нової моделі чи системи моделей нейронних мереж, навчання обраних типів нейронних мереж та аналіз отриманих результатів.
Новизна роботи полягає в застосуванні нової модифікації функції втрат та запропонованій архітектурі мережі-сегментатора на основі «кодувальник-декодувальник».
Актуальність роботи полягає в наявності великих об’ємів стиснутих зображень, що ускладнює вибір та пошук кращого варіанту з найменшою кількістю стиснень та дублюванням інформації на носіях.
Отримані результати свідчать про достатньо високу точність отриманої системи моделей нейронних мереж та її здатність розрізняти невеликі, але структурні на зображеннях ігноруючи при цьому шуми від артефактів стиснення. Подальше дослідження може спрямовуватись в напряму ускладнення системи додаванням нових моделей та покращенням наявних.