Методи штучного інтелекту для визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСегеда, Ірина Василівна
dc.contributor.authorБондарев, Максим Михайлович
dc.date.accessioned2026-01-30T09:06:31Z
dc.date.available2026-01-30T09:06:31Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractАктуальність роботи зумовлена технічною складністю автоматичного розпізнавання харчових продуктів через високу варіативність їх зовнішнього вигляду, обмеженнями класичних підходів на основі згорткових нейронних мереж, що потребують великих обсягів маркованих даних, та відсутністю комерційних рішень з підтримкою української мови для харчового моніторингу. Мета роботи — дослідження методів штучного інтелекту для автоматичного визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень та створення системи харчового моніторингу з підтримкою української локалізації. Завдання дослідження: — Дослідити можливості застосування мультимодальних моделей CLIP для zero-shot розпізнавання харчових продуктів без попереднього навчання на конкретних класах. — Розробити алгоритм автоматичної сегментації окремих інгредієнтів на зображеннях складних страв з використанням моделі Segment Anything Model (SAM). — Інтегрувати систему з базою даних USDA FoodData Central для отримання достовірної інформації про поживну цінність понад 400,000 харчових продуктів. — Реалізувати алгоритм розрахунку поживної цінності на основі автоматично розпізнаних інгредієнтів. — Розробити мобільний застосунок з повною українською локалізацією для iOS та Android платформ. Об'єкт дослідження — автоматичне визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень з використанням методів штучного інтелекту. Предмет дослідження — методи машинного навчання для розпізнавання харчових продуктів, алгоритми сегментації зображень та розрахунку поживної цінності на основі мультимодальних нейронних мереж. Практична цінність результатів полягає у створенні першої україномовної системи автоматичного харчового моніторингу, яка здатна розпізнавати національні українські страви. Розроблена система може застосовуватися для персонального харчового моніторингу, клінічних застосувань у дієтології та спортивного харчування. Апробація результатів роботи. Бондарев М.М., Сегеда І.В. Методи штучного інтелекту для визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень. The VIII International scientific and practical conference «Modern technologies in education, work and science», October 20-22, 2025, Krakow, Poland, р.71-76, ISBN — 979-8-89814-226-1. Програма розроблена для автоматичного визначення поживної цінності харчових продуктів на основі візуального аналізу зображень з використанням методів штучного інтелекту. Основною метою є створення системи харчового моніторингу з підтримкою української та англійської локалізацій, яка спрощує процес відстеження споживання їжі. Основні функції програми: • Автоматичне розпізнавання харчових продуктів через AI-сканування фотографій страв з використанням мультимодальної моделі CLIP для zero-shot класифікації. • Автоматична сегментація окремих інгредієнтів на зображеннях складних страв за допомогою моделі SAM (Segment Anything Model). • Інтеграція з базою даних USDA FoodData Central для отримання достовірної інформації про поживну цінність понад 400,000 харчових продуктів. • Розрахунок поживної цінності з детальною інформацією про макро- та мікронутрієнти. • Мобільний застосунок з повною українською локалізацією, що підтримує розпізнавання національних українських страв. Програма є масштабованою та має модульну архітектуру, що дозволяє легко адаптувати її до нових вимог. Вона може служити основою для подальших досліджень у сфері комп'ютерного зору та застосування AI-технологій для харчового моніторингу.
dc.description.abstractotherThe relevance of the work is determined by the technical complexity of automatic food product recognition due to high variability in their appearance, limitations of classical approaches based on convolutional neural networks that require large volumes of labeled data, and the absence of commercial solutions with Ukrainian language support for nutritional monitoring. The purpose of the work is to investigate artificial intelligence methods for automatic determination of food product properties based on images and create a nutritional monitoring system with Ukrainian localization support. Research objectives: — Investigate the possibilities of using CLIP multimodal models for zero-shot food product recognition without prior training on specific classes. — Develop an algorithm for automatic segmentation of individual ingredients in images of complex dishes using the Segment Anything Model (SAM). — Integrate the system with the USDA FoodData Central database to obtain reliable nutritional information for over 400,000 food products. — Implement an algorithm for calculating nutritional value based on automatically recognized ingredients. — Develop a mobile application with full Ukrainian localization for iOS and Android platforms. Object of research — automatic determination of food product properties based on images using artificial intelligence methods. Subject of research — machine learning methods for food product recognition, image segmentation algorithms and nutritional value calculation based on multimodal neural networks. Practical value of the results lies in creating the first Ukrainian-language automatic nutritional monitoring system capable of recognizing national Ukrainian dishes. The developed system can be applied for personal nutritional monitoring, clinical applications in dietetics and sports nutrition. Approbation of research results. Bondarev M.M., Segeda I.V. Artificial intelligence methods for determining the properties of food products based on images. The VIII International scientific and practical conference «Modern technologies in education, work and science», October 20-22, 2025, Krakow, Poland, p.71-76, ISBN — 979-8-89814-226-1.
dc.format.extent108 с.
dc.identifier.citationБондарев, М. М. Методи штучного інтелекту для визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Бондарев Максим Михайлович. – Київ, 2025. – 108 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78556
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectAI
dc.subjectрозпізнавання харчових продуктів
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectCLIP
dc.subjectSAM
dc.subjectпоживна цінність
dc.subjectхарчовий моніторинг
dc.subjectсегментація зображень
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectartificial intelligence(AI)
dc.subjectfood product recognition
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectnutritional value
dc.subjectnutritional monitoring
dc.subjectimage segmentation
dc.subjectmachine learning
dc.titleМетоди штучного інтелекту для визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bondarev_magistr.pdf
Розмір:
3.23 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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

Магістерські роботи (ЦТЕ)
Магістерські роботи