Програмне та алгоритмічне забезпечення для інтелектуального визначення та аналізу складу продуктів
Вантажиться...
Дата
2021-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
До магістерської дисертації Козак Олени Сергіївни на тему: «Програмне та алгоритмічне забезпечення для інтелектуального визначення та аналізу складу продуктів».
Актуальність теми: Сьогодні харчові продукти можуть містити велику кількість хімічних інгредієнтів, які є шкідливими для здоров’я людей, складають індивідуальну загрозу, виступають алергенами, або належать до непереносимостей. Більшість людей нехтують вивченням складу продуктів, через відсутність розуміння, небажання чи брак часу, а тому споживачі потребують автоматизованого рішення, яке дозволяє, при необхідності, швидко і на місці надати оцінку продукту. Відтак, створення інтелектуальної системи, яка може виявляти текстову інформацію складу на зображеннях та аналізувати її, сьогодні є дуже актуальною та соціально значущою.
Наразі існує два підходи до виявлення текстової інформації на зображеннях мобільними пристроями: серверні обчислення та локальні обчислення на мобільних пристроях. Перший підхід дозволяє досягти великої продуктивності, але має проблему масштабованості та потребує підключення до мережі. Існуючі рішення, які відповідають другому підходу не підтримують кирилицю або є надто ресурсовитратними для мобільних пристроїв, а тому працюють повільно. Отже, постає необхідність створення власного механізму розпізнавання тексту, що наділений достатньою швидкодією, щоб працювати на мобільних пристроях, та має підтримку обробки українського тексту.
Мета дослідження: підвищення швидкості визначення складу продуктів харчування шляхом створення програмного та алгоритмічного забезпечення для інтелектуального виявлення та аналізу складу продуктів; підвищення швидкості розпізнавання тексту мобільними пристроями.
Для реалізації поставленої мети були сформульовані та вирішені наступні завдання:
- проаналізувати існуючі методи для інтелектуального визначення тексту на зображеннях живих сцен;
- створити та реалізувати алгоритми та методи, які, не вдаючись до використання хмарних обчислень, розв'язують задачі: детекції тексту, видалення нетекстових областей, вирівнювання тексту, групування в слова та рядки, розпізнавання символів на зображеннях;
- запропонувати архітектурне рішення, яка забезпечує систему можливістю обміну даними з зовнішнім хмарним сховищем для систем, які містять автономні компоненти;
- розробити інтелектуальну систему для оцінки шкідливості складу;
- розробити бібліотеку для розпізнавання тексту на зображеннях живих сцен для мобільних систем мовою програмування Java;
- дослідити ефективність програмної бібліотеки та проаналізувати результати роботи системи.
Об’єкт дослідження: програмне та алгоритмічне забезпечення для інтелектуального визначення та аналізу складу продуктів.
Предмет дослідження: алгоритми та методи визначення та розпізнавання текстової інформації на зображеннях етикеток харчових продуктів.
Наукова новизна. Найбільш суттєвими науковими результатами магістерської дисертації є:
- запропоновано алгоритмічне забезпечення інтелектуального визначення та аналізу складу продуктів харчування, яке включає алгоритм виявлення контрастних областей, алгоритм видалення нетекстових регіонів, алгоритм групування слів, алгоритм підготовки даних для розпізнавання, а також використання апарату згорткових нейронних мереж, що в результаті дозволяє зменшити час вивчення складу продуктів в середньому на 80%;
6
- розроблено програмну бібліотеку для розпізнавання тексту на зображеннях з підтримкою обробки українського тексту для пристроїв з обмеженими обчислювальними ресурсами, яка, завдяки використанню гібридного підходу, тобто, використанню алгоритмічного забезпечення та апарату штучних нейронних мереж, дозволяє зменшити час розпізнавання тексту в середньому на 75%, в порівнянні з існуючим рішенням, а також робить систему незалежною від мережі Інтернет;
- адаптовано клієнт-серверну архітектуру для побудови інтелектуальних систем, яке дає можливість оновлення інтелектуального програмного модуля, за рахунок наявності зовнішнього репозиторію для моделей нейронних мереж, а також можливість обміну даними з зовнішнім хмарним середовищем без постійного доступу до сервера.
Практична цінність отриманих результатів: розроблена інтелектуальна система може використовуватись індивідуальними користувачами для отримання персонального аналізу шкідливості харчових продуктів; розроблена програмна бібліотека може використовуватись розробниками для розпізнавання текстової інформації без необхідності використання системою серверних обчислень.
Методи дослідження застосовані у даній роботі, базуються апараті штучних нейронних мереж та методах оптимізації навчання.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами: робота виконувалась на кафедрі Інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Програмне та алгоритмічне забезпечення для інтелектуального визначення та аналізу складу продуктів».
Апробація: основні положення роботи доповідались і обговорювались на XX Міжнародній науково-технічній конференції «Штучний інтелект та інтелектуальні системи» Artificial intelligence and intelligent systems (AIIS’2021) (Київ, 2021 р.), а також на Першій Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених
7
та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2021).
Публікації:
1) Sineglazov V.M., Kozak O.S. «Intelligent system for determining the harmfulness of food composition» / Sineglazov V.M., O.S. Kozak // Перша Всеукраїнська науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2021). Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. Матеріали конференції. – Київ. – 2021. 22–26 листопада 2021р. – С.124-127;
2) Sineglazov V.M., Kozak O.S. «System for detectiong and analyzing textual information of product composition» / V.M. Sineglazov, O.S. Kozak // «Electronics and Control Systems» N 2(68): 2021 – pp. 18-25;
3) Sineglazov V.M., Kozak O.S. «Intelligent system for assessing the harmfulness of food products based on the processing of textual and graphic information» / Sineglazov V.M., Kozak O.S. // XX Міжнародна науково-технічна конференція «Штучний інтелект та інтелектуальні системи». Матеріали конференції. – Київ. – 2021. 27 листопада 2021 р.
Магістерська дисертація складається зі вступу, 5 розділів, висновку та додатків, містить 43 рисунки, 28 таблиць та 95 джерел. Повний обсяг магістерської дисертації складає 158 сторінок, з яких додатки – 29 сторінок.
Опис
Ключові слова
інтелектуальна система, аналіз складу продуктів, розпізнавання текстової інформації, зображення, intelligent system, analysis of product composition, text information detection, image
Бібліографічний опис
Козак, О. С. Програмне та алгоритмічне забезпечення для інтелектуального визначення та аналізу складу продуктів : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Козак Олена Сергіївна. – Київ, 2021. – 158 с.