Інтелектуальна система розпізнавання образів на основі згорткових нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСокульський, Олег Євгенович
dc.contributor.authorТкаченко, Максим Сергійович
dc.date.accessioned2023-07-04T14:13:22Z
dc.date.available2023-07-04T14:13:22Z
dc.date.issued2022-06
dc.description.abstractМагістерська дисертація на здобуття ступеня «магістр» за освітньо-науковою програмою підготовки «Інтегровані інформаційні системи» на тему «Інтелектуальна система розпізнавання образів на основі згорткових нейронних мереж». Дисертація містить 102 сторінки, 54 рисунки, 3 додатки, 26 джерел. Актуальність. Підвищення точності розпізнавання графічних образів комп’ютером є актуальною темою для побудови сучасних інформаційних систем. Метою магістерської дисертації є підвищення ефективності систем розпізнавання графічних образів, вдосконалення технології комп’ютерного зору. Об`єкт дослідження: графічний образ. Предмет дослідження: інтелектуальна система розпізнавання графічних образів на основі згорткових нейронних мереж. Наукова новизна полягає у підвищенні ефективності розпізнавання графічних образів інтелектуальними системами, а саме – у поєднанні методів попередньої обробки зображення та мінімізації помилки системи. Публікація результатів дисертації. За результатами роботи було опубліковано наукові статті: Ткаченко М. С., Сокульський О.Є. Застосування R-CNN при автоматичному позиціонуванні об’єктів через нейромережевий аналіз графічних даних. Ткаченко М. С., Сокульський О.Є. Принципи організації процедури машинного аналізу на основі згорткової нейромережевої архітектури.uk
dc.description.abstractotherMaster's dissertation for the degree of "master" in the educational program "Integrated Information Systems" on the topic "Intelligent image recognition system based on convolutional neural networks." The dissertation contains 102 pages, 54 figures, 3 appendices, 26 sources. Topicality. Improving the accuracy of computer image recognition is an important topic for building modern information systems. The aim is to improve the efficiency of graphic recognition systems, and enhance computer vision technology. The object of study - graphic image. Purpose of the study - intelligent graphic image recognition system based on convolutional neural networks. Scientific novelty is to increase the efficiency of graphic image recognition by intelligent systems, namely - in a combination of image pre-processing methods and minimize system error Publication of dissertation results. Based on the results of the work, an articles were published: Tkachenko M. Sokylskyi O. Usage of R-CNN in automatic positioning of objects through neural network analysis of graphic data. Tkachenko M. Sokylskyi O. Principles of organization of machine analysis procedure based on convolutional neural network architecture.uk
dc.format.extent102 с.uk
dc.identifier.citationТкаченко, М. С. Інтелектуальна система розпізнавання образів на основі згорткових нейронних мереж : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Ткаченко Максим Сергійович. – Київ, 2022. – 132 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/57863
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectрозпізнавання образівuk
dc.subjectінтелектуальна системаuk
dc.subject.udc004.93'1 004.932 004.043uk
dc.titleІнтелектуальна система розпізнавання образів на основі згорткових нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ІСТ)
Магістерські роботи