Метод підвищення якості відеозображення за допомогою нейронної мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГордієнко, Юрій Григорович
dc.contributor.authorПрасолов, Андрій Артурович
dc.date.accessioned2021-06-08T12:39:45Z
dc.date.available2021-06-08T12:39:45Z
dc.date.issued2021-05
dc.description.abstractenResearch is dedicated to the development of a method of video quality improvement by using a neural network. In recent years, machine learning and artificial intelligence in general have been increasingly used to solve complex problems. Screens with 8K resolution were demonstrated in 2017, so the issue of improving the image and video at ultra-high resolution is quite relevant, as the weight of such images, and their transmission over the network requires a large number of resources. To help solve such problems, there are neural networks that can, from a very low resolution, get an analog image with a resolution that exceeds the original more than 4 times. Our proposed model structure allows us to improve existing methods of increasing the resolution of images by neural networks by changing additional blocks in the architecture of the method that uses a neural network that improves image perception. The Python language and the tools Tensorflow.Keras, Anaconda and JupyterNotebook were used to implement the developed method.uk
dc.description.abstractukРобота присвячена розробці методу підвищення якості відеозображення за допомогою нейронної мережі. В останні роки все частіше для вирішення складних задач почали використовувати машинне навчання, та штучний інтелект у цілому. В 2017 році були продемонстровані екрани з роздільною здатністю 8К, тому питання покращення зображення та відео під надвисоку роздільну здатність є досить актуальним, оскільки вага таких зображень, та передача їх по мережі потребує достатньо велику кількість ресурсів. На допомогу у вирішенні таких задач існують нейромережі, які мають змогу з дуже низької роздільної здатності, отримати аналог зображення з роздільною здатністю, яка перевищує початкову більше ніж у 4 рази. Запропонована нами структура моделі дозволяє покращити вже існуючі методи збільшення роздільної здатності зображень нейронними мережами за допомогою зміни додаткових блоків у архітектурі методу, що використовують нейронну мережу, що покращує сприйняття зображення. Для реалізації розробленого методу використано мову Python та інструменти Tensorflow.Keras, Anaconda та JupyterNotebook.uk
dc.format.page106 с.uk
dc.identifier.citationПрасолов, А. А. Метод підвищення якості відеозображення за допомогою нейронної мережі : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Прасолов Андрій Артурович. – Київ, 2021. – 106 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/41396
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectгенеративні змагальні мережіuk
dc.subjectвисока роздільна здатністьuk
dc.subjectнизька роздільна здатністьuk
dc.subjectнадвисока роздільна здатністьuk
dc.subjectLow resolution (LR)uk
dc.subjectSuper-resolution (SR)uk
dc.subjectDeep learninguk
dc.subjectConvolutional neural networks (CNNs)uk
dc.subjectGenerative adversarial networks (GANs)uk
dc.subjectHigh-resolution (HR)uk
dc.subject.udc004uk
dc.titleМетод підвищення якості відеозображення за допомогою нейронної мережіuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи