Гібридний метод обробки зображень на конволюційних нейронних мережах
Вантажиться...
Дата
2021-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність теми дослідження. Сучасний стан та швидкий розвиток
інформаційних технологій, зокрема штучного інтелекту, робить повсякденне життя
людини більш зручним та оптимізованим. Однією із задач, які вдалося оптимізувати
на персональних комп’ютерах та високопродуктивних системах, є покращення якості
зображень, зокрема збільшення роздільної здатності. Можливість збільшити
роздільну здатність зображення дає розвиток новим класам програмного
забезпечення, які у свою чергу покращують досвід користувачів.
Лише років тому обчислювальна потужність смартфонів зросла достатньо, щоб
дозволити використання машинного навчання і на мобільних платформах. Разом з
цим, розвиток під-процесорів для машинного навчання, якими комплектуються
навіть бюджетні смартфони сьогодні, означає що зараз саме час інвестувати ресурси
у розвиток штучного інтелекту і машинного навчання на мобільних платформах.
Однак, наразі не запропоновано архітектурних рішень, що дозволяють
використати створені нейромережеві методи на мобільних пристроях.
Актуальною є задача розробки архітектур для вирішення задачі покращення
роздільної здатності зображень на основі поєднання існуючих методів для
використання на мобільних пристроях.
Покращення роздільної здатності фотографій у мобільному додатку є першим
кроком до розвитку більш комплексних технологій, таких як майбутній аналог DLSS
для мобільних платформ, покращення якості відео та інші.
Метою дослідження розробка архітектурного рішення для створення
мобільного програмного застосунку з покращення роздільної здатності зображення з
використанням гібридних підходів. Для досягнення мети необхідно виконати
наступні завдання:
- провести аналіз особливостей та існуючих рішень для проблеми
покращення роздільної здатності зображення для персональних комп’ютерів;
- провести аналіз фреймворків для роботи з машинним навчанням, що
доступні на мобільних платформах;
- запропонувати та реалізувати архітектуру для покращення роздільної
здатності зображень на мобільних пристроях;
- реалізувати програмне забезпечення, що використовує запропоновану
архітектуру та демонструє її переваги та ефективність;
- виконати аналіз результатів роботи створеного програмного
забезпечення.
Об’єктом дослідження є програмне забезпечення для обробки зображень.
Предметом дослідження є алгоритм обробки зображень з гібридним підходом,
що пристосований для використання на мобільному пристрої.
Наукова новизна одержаних результатів дослідження полягає у тому, що
запропоноване архітектурне рішення щодо створення системи покращення роздільної
здатності зображень з використанням гібридного методу поєднання нейронних мереж
та Unsharp Masking для використання на мобільних пристроях с операційною
системою iOS. Реалізований метод є оптимізованим з точки зору швидкодії та
використання ресурсів системою, при цьому вихідний результат має високу якість,
особливо при збільшенні роздільної здатності у 2 або 3 рази. Практичне значення
результатів полягає у тому, що розроблена архітектура може бути використана у
великій кількості мобільних застосунків.
Публікації. Федоряка М. Г. Гібридний метод обробки зображень на
конволюційних нейронних мережах / М. Г. Федоряка, К. Ю. Мелкумян. // Друковане
видання «Адаптивні Системи Автоматичного Управління». Міжвідомчий науково-
технічний збірник. – 2021. – №38. – С. 72–76.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, обробка зображень, мобільні пристрої, покращення роздільної здатності, масштабування зображень, machine learning, neural networks, convolutional neural networks, image processing, mobile devices, super-resolution imaging, image scaling
Бібліографічний опис
Федоряка, М. Г. Гібридний метод обробки зображень на конволюційних нейронних мережах : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Федоряка Максим Григорович. - Київ, 2021. - 111 с.