Система ідентифікації та класифікації зображень для соціальних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОрлова, Марія Миколаївна
dc.contributor.authorВолонтир, Олександр Олегович
dc.date.accessioned2019-03-12T19:07:00Z
dc.date.available2019-03-12T19:07:00Z
dc.date.issued2018-12
dc.description.abstractukАктуальність теми. Все частіше люди використовують соціальні мережі для полегшення процесу керування бізнесом за допомогою пошуку партнерів або людей, які мають спільні з ними інтереси. Сьогодні існують безліч сторінок, створених в різних соціальних мережах для, наприклад, продажу певного товару, які часто шукають потенційних клієнтів за допомогою реклами або розсилання спам- повідомлень випадковим людям. Такий спосіб пошуку клієнтів або партнерів є дуже неефективним, до того ж величезна кількість людей, яким це може бути нецікавим, отримує час від часу повідомлення такого характеру. Тому актуальною залишається задача пошуку людей за інтересами в соціальних мережах, яку можна вирішувати різними способами, одним з яких є аналіз фотографій, викладених користувачами в мережу. Мета і задачі дослідження. Метою даної роботи є розробка системи ідентифікації та класифікації зображень для соціальних мереж, яка б дозволила зробити пошук користувачів більш ефективним. Для досягнення поставленої мети в роботі вирішуються наступні задачі. 1. Аналіз і використання сучасних методів класифікації зображень. 2. Розробка способу та системи ідентифікації та класифікації зображень, яка б дозволила шукати користувачів соціальної мережі на основі аналізу їх фотографій. 3. Аналіз та оцінка роботи розробленої системи. Об’єктом дослідження є система пошуку користувачів соціальних мереж. Предметом дослідження є система ідентифікації та класифікації зображень, викладених користувачами в соціальних мережах. Методи дослідження. В роботі використовуються методи штучної нейронної мережі. Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному. 1. Проаналізовано методи ідентифікації та класифікації зображень з використанням конволюційних нейронних мереж та показано, що можна ефективно використовувати існуючи моделі для вирішення поставленої задачі. 2. Запропоновано спосіб багатокластерної класифікації зображень на основі перенавчання та модифікації існуючої згорткової нейронної мережі, який дозволяє отримати високу точність розпізнавання, потребуючи менших обчислювальних ресурсів та часу на реалізацію порівняно зі створенням нового алгоритму. Практична цінність одержаних результатів полягає в тому, що запропонована система дозволяє ефективно, з точки зору часу, шукати користувачів соціальної мережі на основі аналізу та класифікації зображень за декількома критеріями. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені на: 1. IX науковій конференції магістрантів та аспірантів “Прикладна математика та комп’ютинг” ПМК-2018 (Київ, 14-16 листопада 2018 р.). 2. 20-th International Conference “System Analysis and Information Technology” SAIT-2018 (Київ, 21-24 травня 2018 р.). Публікації. За тематикою проведених досліджень опубліковано 2 наукові праці, а саме тези доповідей на конференціях. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів, висновків та додатків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи. У першому розділі розглянуто теоретичні відомості з заданої теми, а також проведено аналіз методів класифікації зображень. У другому розділі проведено аналіз методів та засобів для класифікації зображень з використанням згорткових нейронних мереж та описано модифікований метод багатокластерної класифікації. У третьому розділі описано роботу розробленої системи та проаналізовано отримані результати класифікації зображень, викладених користувачами в соціальні мережі. У висновках представлені результати проведеної роботи.uk
dc.format.page83 с.uk
dc.identifier.citationВолонтир, О. О. Система ідентифікації та класифікації зображень для соціальних мереж : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія. Спеціалізовані комп’ютерні системи / Волонтир Олександр Олегович. – Київ, 2018. – 83 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26701
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсоціальна мережаuk
dc.subjectконволюційна нейронна мережаuk
dc.subjectкласифікація зображеньuk
dc.subjectбагатокластерна класифікаціяuk
dc.subjectметод перенавчання нейронної мережіuk
dc.subject.udc044.77uk
dc.titleСистема ідентифікації та класифікації зображень для соціальних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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