Збільшення частоти кадрів відео використовуючи методи штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПишнограєв, Іван Олександрович
dc.contributor.authorЗеленько, Ілля Русланович
dc.date.accessioned2024-10-08T09:48:07Z
dc.date.available2024-10-08T09:48:07Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 67 с., 34 рис.,6 табл., 8 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – відео, послідовність кадрів. Предмет дослідження – методи інтерполяції кадрів. Мета дослідження – проаналізувати існуючі підходи до інтерполяції відеофайлів та набору кадрів, такі алгоритми та моделі як DLSS, FILM та метод адаптивної згортки. Актуальність роботи обумовлена величезною та зростаючою кількістю відео-контенту, що почало споживати людство за останні півстоліття. Ця проблема є відомою проблемою комп’ютерного зору та машинного навчання. Отримані результати: створений програмний продукт на мові програмування Python, що виконує інтерполяцію кадрів у відео та вставляє інтерпольовані кадри у вихідне відео. Для подальшого розвитку програмного продукту пропонується ускладнення нейронної мережі шляхом збільшення вікна адаптивної згортки, а також інтеграції та обробки оптичного потоку та використання піраміди зображення.
dc.description.abstractotherMaster’s thesis: 67 p., 34 figures,6 tables, 8 references, 1 appendix. Research object is video, frames sequence. Subject of research is video interpolation methods. Purpose is to analyze existing approaches video and frames sequence interpolation, such algorithms and methods as DLSS, FILM and adaptive convolution. The relevance of the work is due to the huge and rapidly growing amount of video content consumed for the last half of the century. This is widely known computer vision and machine learning problem. Results obtained: was created software product for video interpolation using Python programing language that interpolates individual frames and inserts them to the provided video. As part of the further development of the software product, it is proposed to improve the neural network by increasing adaptive convolution kernel, integrating optical flow processing and using image pyramid.
dc.format.extent68 с.
dc.identifier.citationЗеленько, І. Р. Збільшення частоти кадрів відео використовуючи методи штучного інтелекту : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Зеленько Ілля Русланович. – Київ, 2024. – 68 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69656
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectзбільшення частоти кадрів відео
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectінтерполяція кадрів
dc.subjectадаптивна згортка
dc.subjectincreasing video framerate
dc.subjectneural networks
dc.subjectframe interpolation
dc.subjectadaptive convolution
dc.titleЗбільшення частоти кадрів відео використовуючи методи штучного інтелекту
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Zelenko_bakalavr.docx
Розмір:
6.08 MB
Формат:
Microsoft Word XML
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

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи