Способи розпізнавання об’єктів на зображеннях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКлятченко, Ярослав Михайлович
dc.contributor.authorШоломіцький, Іван Вячеславович
dc.date.accessioned2023-01-04T10:04:21Z
dc.date.available2023-01-04T10:04:21Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenRelevance of the topic. The continuous development of computer vision is a very fast process in the modern days. Computer vision gives us the ability to automate a lot of processes in a lot of professional areas. Recognition of objects is one of the basic tasks of computer vision and is used in robotechnics and medicine. Automation of any process implies the usage of electronic devices. In the modern day and age there exist a lot of neural networks that have their advantages and disadvantages. Ukraine is a developing county and corporations are interested in investing money in our country. Considering that automation of the processes is always relevant, developing object recognition methods is an important task. The object of research is methodology image object recognition, research and analysis of basic elements of a neural network. The subjects of research are existing algorithms involving neural networks. The purpose of the study: - Improvement of object recognition that uses convolutional neural networks. Scientific novelty: 1. The modified object recognition method has higher precision and recall values. 2. Analysed the advantages and disadvantages of said method. The practical significance of obtained results is the ability to boost the precision and recall values of neural network without expanding the pictures database that the network uses to train. This method uses augmentations of existing pictures, which allows it to infer more input data. Approbation of work. Main topics and results of work were presented and discussed at XV scientific conference of masters and graduates “Applied mathemathics and computing” PMK-2022 (Kyiv, 16-18 november, 2022) and XI International scientific and technical Internet-conference “Modern methods, informational, programmal and technical software of organizational and technical and technological complex systems” (25 november 2022). Structure and amount of work. This dissertation contains introduction, 4 chapters and conclusions. Introduction describes overall characteristics of the project, analysis of the modern state of the problem, proved the actuality of research field and practical value of the work. The first chapter describes theoretical contents of computer vision and neural network topics, analysed the neural network functions. Defined main advantages and disadvantages of said functions. The second chapter describes information about deep neural networks, the types of neural networks. Chosen the type of neural network that will be used in the research and main elements of said network are analysed. The third chapter describes the chosen program and the specifics of modified method of image object recognition. The fourth chapter describes the results of the modified method and comparsion of the results with the base method. The conclusions desctibe overall results of the work. This dissertation has 80 pages, contains links to used sources.uk
dc.description.abstractukАктуальність теми. Розвиток комп’ютерного зору на сьогоднішній день є дуже швидким. Комп’ютерний зір дозволяє автоматизувати велику кількість процесів у багатьох сферах. Розпізнавання об’єктів є однією з основних задач комп’ютерного зору та використовується в різних сферах, таких як робототехніка та медицина. Автоматизація будь-якого процесу передбачає використання електронних пристроїв. На сьогоднішній день існує велика кількість розроблених нейронних мереж, що мають свої переваги та недоліки. Україна є країною, що розвивається і фірми-виробники зацікавлені в тому, щоб інвестувати свої кошти в нашу державу. З огляду на те, що автоматизація процесів завжди є актуальною, розробка методів розпізнавання об’єктів на практиці є актуальною і важливою задачею, як з наукової, так і з практичної точки зору. Об’єктом дослідження є способи розпізнавання об’єктів на зображенні, вивчення та аналіз основних понять нейронної мережі. Предметом дослідження є існуючі способи розпізнавання об’єктів за допомогою нейронних мереж. Мета роботи: - Покращення способу розпізнавання об’єктів за рахунок модифікації методу який використовує згорткові нейронні мережі. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано метод розпізнавання зображень, який має бути точніше на 2% при розпізнаванні об’єктів. 2. Досліджено переваги та недоліки запропонованого методу на практиці. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропоновані способи дають змогу підвищити показники нейронної мережі без додавання зображень в існуючу базу даних, на основі якої мережа проходить тренування. Запропонований метод використовує аугментації існуючих зображень і який оснований на нейронній мережі YOLOv5, що дає змогу нейронній мережі обробити більше вхідних даних, без потреби у розширенні існуючого набору зображень. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XV науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2022 (Київ, 16-18 листопада 2022 р.) та XI Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами»(25 листопада 2022 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, практичну цінність роботи. У першому розділі розглянуто теоретичну складову комп’ютерного зору та нейронних мереж, проведено аналіз функцій нейронних мереж, що дає змогу визначити основні переваги та недоліки даних функцій У другому розділі розглянуто інформацію про глибинні нейронні мережі, описано види нейронних мереж. Визначено тип глибинної нейронної мережі, що буде використовуватись у дослідженні, проаналізовано її основні елементи. У третьому розділі описано обраний програмний засіб, та специфіка модифікованого методу розпізнавання об’єктів У четвертому розділі надано результати роботи запропонованого методу та порівняно отримані результати з базовим методом розпізнавання зображень У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 87 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.uk
dc.format.page111 с.uk
dc.identifier.citationШоломіцький, І. В. Способи розпізнавання об’єктів на зображеннях : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Шоломіцький Іван Вячеславович. – Київ, 2022. – 111 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51679
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectрозпізнавання об’єктівuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectobject recognitionuk
dc.subject.udc519.688uk
dc.titleСпособи розпізнавання об’єктів на зображенняхuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sholomitskyi_mahistr.pdf
Розмір:
3.64 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 (СПСКС)
Магістерські роботи