Система розпізнавання домашніх тварин для розумного дому

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКорнага, Ярослав Ігорович
dc.contributor.authorПаламарчук, Ігор Олегович
dc.date.accessioned2020-02-20T10:37:42Z
dc.date.available2020-02-20T10:37:42Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenThe Relevance. Year by year, the interest in solving more complex tasks of object recognition is growing, due to automation needs for shaped communication processes in intelligent systems. Therefore, improving the implementation of the recognition of computer image systems is relevant. One of the promising directions for solving this problem is based on the use of artificial neural networks and neurocomputers as the most progressive in relation to the problems of classification of pattern recognition tasks. In our time, a large number of neural network architectures are proposed for application in the recognition of objects. The analysis of the proposed solutions shows that there is still no such model that would be the best among all the resulting performance parameters. Prospects for the improvement of architecture are seen in convolutional neural networks. The advantages of roller networks over multilayers are to use a common weight in the roller coasters, which means that for each pixel of the layer is used the same filter (weight). The paper considers with the problem in the field of automated recognition of pets, shows the main features of existing solutions and applications, their advantages and disadvantages. A neural network has been developed that recognize and identify the animals on the image. In this work has been determined task for the recognition system to recognize and identify pets on the pictures with the help of the neural networks. Also, the neural network was trained. The tasks for the recognition system of domestic animals in the picture using the neural network are determined and the neural network and the training method are selected, are most suitable for this task. The structure of the neural network is described and experiments for its training are carried out. The work is presented on 75 pages, contains 28 images, 25 tables and 6 additions.uk
dc.description.abstractukЗ кожним роком зростає зацікавленість у вирішенні складних задач розпізнавання об’єктів, що обумовлена автоматизацією, необхідністю образних процесів комунікації в інтелектуальних системах. Тому удосконалення реалізації розпізнавання комп’ютерними системами образів є актуальною. Один з перспективних напрямків вирішення даної проблеми ґрунтується на застосуванні штучних нейронних мереж і нейрокомп'ютерів, як найбільш прогресивних по відношенню до проблем класифікації задач розпізнавання образів. У наш час запропоновано велику кількість архітектур нейромеж для застосування у розпізнаванні об’єктів. Аналіз запропонованих рішень показує, що й досі не існує такої моделі, яка б була кращою серед усіх результуючих показників роботи. Перспективу в удосконаленні архітектур вбачають у згорткових нейронних мережах. Переваги згорткових мереж над багатошаровими полягають у використанні спільної ваги у згорткових шарах, що означає, що для кожного пікселя шару використовується один і той же фільтр (банк ваги). У роботі розглянуто проблему автоматизованого розпізнавання домашніх тварин, показано основні особливості існуючих рішень та додатків, їх переваги та недоліки. Для визначення тварин розроблена нейронна мережа, що розпізнає об’єкти на зображенні. Визначено завдання для системи розпізнавання домашніх тварин на зображенні за допомогою нейронної мережі та відібрано нейронну мережу та спосіб навчання, які найбільш підходять для даної задачі. Описано структуру нейронної мережі та проведено експерименти по навчанню та її роботі. Ключові слова: машинне навчання, нейронна мережа, розпізнавання, інтелектуальна система. Розмір пояснювальної записки – 75 аркушів, містить 28 ілюстрації, 25 таблиць, 6 додатків.uk
dc.format.page92 с.uk
dc.identifier.citationПаламарчук, І. О. Система розпізнавання домашніх тварин для розумного дому : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Паламарчук Ігор Олегович. – Київ, 2019. – 92 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31801
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectінтелектуальна системаuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectrecognitionuk
dc.subjectintelligent systemuk
dc.subject.udc004.043uk
dc.titleСистема розпізнавання домашніх тварин для розумного домуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (КТК)
Магістерські роботи