Спосіб та програмне забезпечення пошуку зображень за ознаками

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШкурат, Оксана Сергіївна
dc.contributor.authorПецеля, Анна Андріївна
dc.date.accessioned2026-01-12T14:51:34Z
dc.date.available2026-01-12T14:51:34Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractСучасні інформаційні системи опрацьовують стрімко зростаючі обсяги цифрової візуальної інформації, що зумовлює потребу у високоточних та ефективних методах пошуку зображень. Традиційні підходи, засновані на текстових описах або ручному анотуванні, є суб’єктивними, трудомісткими та не забезпечують належної якості результатів, особливо за умов нечітких або візуально орієнтованих запитів. Це призводить до зниження точності пошуку, втрати релевантних результатів та неефективного використання обчислювальних ресурсів при роботі з великими базами зображень. У магістерській дисертації запропоновано спосіб пошуку цифрових зображень за візуальними ознаками, що ґрунтується на автоматичному вилученні колірних, текстурних та структурних характеристик зображень. Запропонований підхід поєднує методи цифрової обробки зображень для видалення фону та визначення колірних ознак із використанням моделей глибинного навчання архітектур TextureNet та Vision Transformer ViT-B/16 для формування багатовимірного векторного представлення ознак. Для реалізації програмного забезпечення використано сучасні засоби комп’ютерного зору та бібліотеки машинного навчання, а пошук подібних зображень здійснюється із застосуванням векторного індексування. Наведено результати експериментальної перевірки ефективності запропонованого способу, які свідчать про підвищення точності пошуку за показниками Precision та Recall більш ніж на 5% порівняно з традиційними підходами. Отримані результати підтверджують доцільність використання розробленого методу для задач пошуку зображень у сферах електронної комерції, контент-агрегації та аналізу візуальних запитів користувачів.
dc.description.abstractotherModern information systems process rapidly growing volumes of digital visual information, which creates a need for highly accurate and efficient image search methods. Traditional approaches based on textual descriptions or manual annotation are subjective, labor-intensive, and do not ensure adequate result quality, especially in the case of vague or visually oriented user queries. This leads to reduced search accuracy, loss of relevant results, and inefficient use of computational resources when working with large image databases. This master’s thesis proposes a method for searching digital images based on visual features, which relies on the automatic extraction of color, texture, and structural characteristics of images. The proposed approach combines digital image processing methods for background removal and color feature extraction with deep learning models of the TextureNet and Vision Transformer ViT-B/16 architectures to form a multidimensional vector representation of features. Modern computer vision tools and machine learning libraries are used to implement the software, while similar image retrieval is performed using vector indexing techniques. The results of experimental evaluation demonstrate an improvement in search accuracy, with Precision and Recall metrics increasing by more than 5% compared to traditional approaches. The obtained results confirm the feasibility of applying the developed method to image search tasks in the fields of e- commerce, content aggregation, and analysis of user visual queries.
dc.format.extent149 с.
dc.identifier.citationПецеля, А. А. Спосіб та програмне забезпечення пошуку зображень за ознаками : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Пецеля Анна Андріївна – Київ, 2025. – 149 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78045
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectінженерія програмного забезпечення
dc.subjectпошук зображень
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectвиділення ознак
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectVision Transformer
dc.subjectCNN
dc.subjectMobileNet
dc.subjectGLCM
dc.subjectкласифікація зображень
dc.subjectколірні дескриптори
dc.subjectтекстурні ознаки
dc.subjectсемантичні ознаки
dc.subjectвекторне представлення
dc.subjectFAISS
dc.subjectпередоброблення зображень
dc.subjectмашинне навчання
dc.subject.udc004.42:004.932
dc.titleСпосіб та програмне забезпечення пошуку зображень за ознаками
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Petselya_magistr.pdf
Розмір:
2.39 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи