Методи розпізнавання зображень з використанням штучного інтелекту у мультимедійних системах
Дата
2020-06-15
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 94 с., 39 рис., 3 дод., 33 джерела
У результаті виконання дипломної роботи проаналізовано методи проектування нейронних мереж щодо розпізнавання об’єктів на зображенні, здійснено огляд структури нейронних мереж та розроблено і досліджено власну нейронну мережу.
Галузь застосування: задачі з розпізнавання та класифікації елементів на зображенні.
Актуальність роботи полягає в дослідженні сучасних методів проектування штучних нейронних мереж для задач з розпізнавання об'єктів на зображеннях, з’ясовуванні підходів до побудови архітектури багатошарових нейронних мереж та розробці власного рішення для розпізнавання та класифікації об’єктів на зображенні.
Метою роботи є аналіз методів проектування нейронних мереж щодо розпізнавання об'єктів на зображенні та огляд теоретичних засад з моделювання систем штучного інтелекту, а також дослідження методів побудови нейронних мереж щодо розпізнавання елементів одягу.
Методом дослідження є теоретичний аналіз архітектурних рішень, структурного складу, переваг та недоліків структур штучних нейронних мереж та розробка двох рішень із застосуванням багатошарового перцептрона з одним прихованим шаром та з застосування згортки для задач з розпізнавання та класифікації елементів одягу.
Об'єктом дослідження є архітектура багатошарової штучної нейронної мережі для задач з розпізнавання та класифікації об’єктів на зображенні.
Предметом дослідження є багатошарова штучна нейронна мережа, натренована на розпізнавання елементів одягу.
Наукова новизна роботи полягає у розробці оптимальної архітектури штучної нейронної мережі з найвищими показниками ефективності у відповідності до складності структури мережі
Практична цінність полягає у подальшому використанні розроблених структур штучних нейронних мереж для задач з розпізнавання та класифікації зображень іншої тематики.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, глибоке навчання, нейронна мережа, згорткова нейронна мережа, розпізнавання зображень, мова програмування Python, TensorFlow, перцептрон, machine learning, deep learning, neural network, image recognition, Python programming language
Бібліографічний опис
Савка, М. С. Методи розпізнавання зображень з використанням штучного інтелекту у мультимедійних системах : дипломна робота ... бакалавра : 171 Електроніка / Савка Максим Сергійович. – Київ, 2020. – 94 с.