Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/27014
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorШалденко, Олексій Вікторович-
dc.contributor.authorБайда, Дмитро Володимирович-
dc.date.accessioned2019-04-03T13:36:02Z-
dc.date.available2019-04-03T13:36:02Z-
dc.date.issued2018-12-
dc.identifier.citationБайда, Д. В. Моделювання процесів визначення положення об’єктів на динамічному наборі зображень : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки та інформаційні технології / Байда Дмитро Володимирович. – Київ, 2018. – 69 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/27014-
dc.language.isoukuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subject.NET Coreuk
dc.subjectбраузерuk
dc.subjectORMuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectrecognitionuk
dc.subjectbrowseruk
dc.titleМоделювання процесів визначення положення об’єктів на динамічному наборі зображеньuk
dc.typeMaster Thesisuk
dc.format.page69 с.uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subject.udc004.855.5uk
dc.description.abstractukСтруктура й обсяг дипломної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, шести розділів, висновку, переліку посилань з 41 найменувань, 2 додатки, і містить 21 рисунки, 25 таблиць. Повний обсяг магістерської дисертації складає 78 сторінок, з яких перелік посилань займає 4 сторінок, додатки – 10 сторінок. Актуальність теми. Все більше і більше сфер людської діяльності автоматизується за допомогою машинного навчання. Комп’ютер може вирішувати задачі, які колись були могли бути вірішити тільки людьми. Також в наш час, для забезпечення збирання цінної статистики на спортивних подіях, також можна автоматизувати людську роботу і замінити її на спеціальні програми, які працюють на техноллогіях, заснованих на методах та алгоритмах машинного навчання та зору. Мета дослідження полягає у дослідженні моделювання процесів визначення положення об’єктів на динамічному наборі зображень, а також створенні програмного забезпечення для визначення пози людини на відео та сповіщення користувача про задані пози засобами електронної пошти. Для досягнення поставленої задачі були сформульовані наступні завдання дослідження, що визначили логіку дослідження та його структуру: — забезпечення користувача персональним кабінетом, в якому можна додавати власні камери спостереження; — визначення пози людини на відеопотоці і виведення скелету на екран користувача; — класифікація пози людини і визначення негативних для людини поз тіла; — сповіщення користувача засобами електронної пошти про пози які було розпізнано на відеопотоці; — надати можливість розпізнавати пози з відеопотоку вебкамери; — забезпечити користувача зручним графічним інтерфейсом, який може працювати як на комп’ютері, так і на мобільному телефоні. Об’єктом дослідження є алгоритми та методи машинного навчання та зору для визначення положення об’єктів на динамічному наборі зображень. Предметом дослідження є програмне забезпечення для розпізнавання пози людини на відео. Методи дослідження. Розв’язання поставлених задач виконувались засобами комп’ютерного програмування та вивчення напрацювань світової спільноти програмістів, зокрема були вивчені методи розробки: — створення програмних систем з використанням триланкової архітектури; — розпізнавання поз людини та подальше розпізнавання з застосуванням сучасних методів машинного навчання. Наукова новизна одержаних результатів. Найбільш суттєвими науковими результатами магістерської дисертації є: — удосконалено спосіб комбінації різних методів машинного навчання для розпізнавання та класифікації пози людини на відео; — набуло подальшого розвитку використання триланкової архітектури для створення складних програмних систем, які легко розширювати. Практичне значення одержаних результатів роботи полягає в розробці програмного продукту, який дозволить автоматизувати роботу з розпізнавання поз людини на відео та подальшим сповіщення користувачів засобами електронної пошти.uk
dc.description.abstractenThe structure and volume of the thesis. Master's thesis consists of an introduction, five chapters, conclusion, list of references with 41 titles, 2 annexes, and contains 21 figures, 25 tables. The full range of master's thesis is 78 pages with a list of links takes 4 pages, apps – 10 pages. Topicality of the theme. More and more spheres of human activity are automated with the help of machine learning. A computer can solve tasks that once could only be decided by humans. Also, in today's time, to secure the collection of valuable statistics on sports events, it is also possible to automate human work and replace it with special programs that work on technologies based on methods and algorithms of machine learning and vision. The purpose of the research is to study the simulation of processes for determining the position of objects in a dynamic image set, as well as the creation of software for determining the posture of a person on the video and the user's alert of the specified poses by e-mail. To accomplish the task, the following research objectives were formulated, which determined the logic of the research and its structure: — providing the user with a personal cabinet where he can add own cameras; — recognizing of human pose on a video stream; — classification of human pose and the determination of the negative for the human body; — email notification of user about the poses that were identified on the video stream; — provide the ability to recognize poses from webcam; — provide a user - friendly graphical interface that can work both on a computer and on a mobile phone. The object of research are algorithms and methods of machine learning and vision to determine the position of objects on a dynamic image set. The subject of research is software for recognizing a person's pose on a video. Scientific novelty of the results. The most significant scientific results of the master thesis are: — improved method of combining different methods of machine learning to recognize and classify a person's posture in a video; — further developing of using of three-tier architecture to create complex software systems that are easy to expand. The practical significance of the results of the work is to develop a software product that will automate the work of recognizing human poses on video and notifying users about it via e-mailuk
Appears in Collections:Магістерські роботи
Магістерські роботи (АПЕПС)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Baida_magistr.pdf800.87 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.