Система пошуку нечітких дублікатів зображення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДідковська, Марина Віталіївна
dc.contributor.authorШабан, Надія Володимирівна
dc.date.accessioned2019-01-29T17:33:33Z
dc.date.available2019-01-29T17:33:33Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster`s thesis: 117 p., 17 fig., 22 tables, 3 appendixes and 27 sources. Object of research –near-duplicates image detection methods and approaches on big data. Aim of work – to develop algorithm for effective and fast near-duplicates image detection on big data. In this work were analyzed existing methods of near-duplicates image detection. For every algorithm weak points were found. Analyzed potentional methods of near-duplicates image detection. Proposed algorithm of near-duplicates image detection based on perceptual hashing and Bag-of-words model. Was created architecture of near-duplicates image detection and implemented in desktop application. Recommended problems for future researches are to find ways to optimize developed algorithm to reduce needed computer memory and to develop an algorithm clustering near-duplicate images. Also designing algorithm for hashing distance beetwen images.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 117 с., 17 рис., 22 табл., 3 додатки та 27 джерел. Об'єктом дослідження є підходи та методи для пошуку нечітких дублікатів зображення на великих об’ємах даних. Мета роботи – розробка програмного продукту для ефективного та швидкого пошуку нечітких дублікатів зображень на великах об’ємах даних. В роботі проаналізовано існуючі алгоритми та методи, які використовуються при пошуку нечітких дублікатів зображення та виявлено їхні основні недоліки. Проаналізовано потенційні методи пошуку нечітких дублікатів на великих об’ємах даних. Запропоновано алгоритм пошуку нечітких дублікатів зображення на основі перцептивного хешування та застосування моделі Bag-of-words. Реалізовано запропонований алгоритм у форматі настільної програми. В майбутньому рекомендується проводити дослідження в таких напрямках, як оптимізація запропонованого алгоритму для зменшення часу роботи програми , а також розробка алгоритму який дає можливість хешувати значень відстаней між зобрженнями шо дасть можливість розробити алгоритм кластеризії заданої колекціїї зображення на групи нечітких дублікатів.uk
dc.format.page117 с.uk
dc.identifier.citationШабан, Н. В. Система пошуку нечітких дублікатів зображення : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Шабан Надія Володимирівна. - Київ, 2018. - 117 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26122
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнечіткий дублікат зображенняuk
dc.subjectточка інтересуuk
dc.subjectперцептивний хешuk
dc.subjectвідстань хеммінгаuk
dc.subjectвеликі даніuk
dc.subjectлокальний дескрипторuk
dc.subjectBag-of-words modeluk
dc.subjectоцінювання схожостіuk
dc.subjectгістограма зображенняuk
dc.subjectnear-duplicate imageuk
dc.subjectinterest pointuk
dc.subjectlocal descriptoruk
dc.subjectperceptual hashuk
dc.subjecthemming distanceuk
dc.subjectbig datauk
dc.subjectBag-of-words modeluk
dc.subjectsimilarity calculationuk
dc.subjectimage histogramuk
dc.subject.udc004.932.3uk
dc.titleСистема пошуку нечітких дублікатів зображенняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Shaban_magistr.docx
Розмір:
1.31 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи