Метаморфне тестування нейронних мереж для розпізнавання об’єктів
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність теми. Важливість тестування програмного забезпечення завжди залишається актуальною проблемою. Користувачі потребують надійне програмне забезпечення, яке не становить загрозу їхнім пристроям. Для тестування створюється все більше програмних засобів та утиліт. Не виняток і сфера машинного навчання. Системи основані на машинному навчанні потребують ретельної перевірки працездатності. Традиційні методи тестування не завжди можуть бути використані через необхідність у величезних об’ємах даних. Тому в 1998році було запропоноване метаморфне тестування. Особлива перевага якого це генерація нових тестових випадків з вже існуючих, що виключає необхідність в створенні або пошуку великих об’ємів даних для тестування систем.
Об’єктом дослідження є тестування програмного забезпечення на основі машинного навчання.
Предметом дослідження є метаморфний метод тестування нейронних мереж для розпізнавання зображень.
Мета роботи: покращити тестове покриття нейронних мереж для розпізнавання об’єктів за допомогою визначення метаморфних відношень, які в свою чергу дозволяють застосовувати метаморфне тестування.
Наукова новизна полягає в наступному:
1. Вперше запропоновано метаморфні відношення для нейронних мереж розпізнавання зображень, що дозволяє досягнути створення в 49 раз більшої кількості тестових випадків на кожен з існуючих у порівнянні з традиційним підходом.
Практична цінність описані метаморфні відношення можуть бути запроваджені у вже існуючі проекти, які основані на використанні машинного навчання, реалізований програмний модуль для модифікації може бути доповнений новими методами модифікації зображень, оскільки реалізований в досить простий та зручний спосіб для розширення.
Апробація роботи. Запропонований підхід був представлений та обговорений на науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп‘ютинг» ПМК-2022 (Київ, 16 - 18 листопада 2022 р.) та на IX Міжнародній науковотехнічній Internet конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами», яка проводилась 25 листопада 2022 р. у Національному університеті харчових технологій.
Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків.
У вступі подано загальну характеристику роботи, показано наукову новизну і практичну цінність роботи.
У першому розділі розглянуто проблематику тестування сучасного програмного забезпечення та розглянуто методи тестування програмного забезпечення.
У другому розділі наведено опис теоретичної частини та визначення метаморфних відношень для нейронних мереж розпізнавання зображень.
У третьому розділі наведено особливості практичної реалізації програмної бібліотеки, переваги використання обраної мови програмування, а також додаткових інструментів
У четвертому розділі проведено тестування існуючих систем для розпізнавання зображень метаморфним тестуванням.
У висновках представлені результати проведеної роботи.
Робота представлена на 80 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Ключові слова: тестування програмного забезпечення, метаморфне тестування, нейронні мережі розпізнавання зображень, метаморфні відношення.
Опис
Ключові слова
нейронні мережі, метаморфне тестування, neural networks for image recognition, metamorphic testing
Бібліографічний опис
Топіха, М. В. Метаморфне тестування нейронних мереж для розпізнавання об’єктів : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Топіха Микола Валерійович. – Київ, 2022. – 88 с.