Система розпізнавання архітектурних стилів будівель за зображеннями
Вантажиться...
Дата
2021-05
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: с. 90, рис. 14, табл. 21, 30 джерел, 1 додаток. Актуальність. Задача класифікації зображення будівель за архітектурним стилем відрізняється від інших задач класифікації наявністю міжкласових взаємозв’язків між різними стилями, тобто велика кількість рис та ознак є спільною для декількох архітектурних стилів. Іншим фактором, що робить задачу більш складною, є існування певних відмінностей у кожному стилю в залежності від території та часу, коли будівля була збудована. Необхідність мати можливість визначати стиль для зображень з різних ракурсів та різної якості накладає додаткові вимоги на алгоритми класифікації зображень. Визначення архітектурних стилів будівель – це поширена задача в документуванні архітектурної спадщини та моделюванні, проектуванні нових будівель у містах, тому що існує необхідно зберегти єдиний архітектурний стиль. Розробка алгоритму, що дозволяє виконувати класифікацію зображень з тісними міжкласовими зв'язками, є актуальною у наш час не тільки для класифікації архітектурного стилю будівель, а також і в інших галузях. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв'язання задач теорії розкладів» (№ ДР 0117U000919). Мета дослідження – удосконалення алгоритмів класифікації зображень з тісними міжкласовими взаємозв’язками, зменшення часу навчання нейронної мережі при збереженні точності навчання. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: ⎯ провести аналіз існуючих методів класифікації зображень;модифікація існуючих методів для покращення точності та зменшення
часу навчання;
⎯ створення вибірки зображень будівель;
⎯ програмна реалізація алгоритму та розробка програмного забезпечення;
⎯ порівняти ефективність модифікованого алгоритму з існуючими для
розв’язання задачі визначення архітектурного стилю будівлі.
Об’єкт дослідження – процес навчання нейронної мережі для класифікації
зображень з тісними міжкласовими взаємозв’язками та класифікація зображень
будівель за архітектурним стилем.
Предмет дослідження – алгоритми-оптимізатори та методи, що
використовуються під час навчання нейронної мережі для зміни її атрибутів, таких
як ваги та швидкість навчання.
Наукова новизна отриманих результатів полягає в удосконаленні
алгоритму коригування параметрів нейронної мережі під час її навчанні для
розв’язання задачі класифікації зображень з тісними міжкласовими
взаємозв’язками.
Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні системи
розпізнавання архітектурних стилів будівель та методу навчання нейронної мережі,
що за меншу кількість часу навчання досягає більшої точності.
Публікації. Матеріали роботи опубліковані в тезах науково-практичної
конференції молодих вчених та студентів «Інформатика та обчислювальна техніка-
ІОТ-2020», «Інформатика та обчислювальна техніка-ІОТ-2021» та прийнята до
публікації стаття у науковому фаховому виданні «Системні технології».
Опис
Ключові слова
машинне навчання, нейронні мережі, оптимізатори, класифікація зображень, архітектурні стил, machine learning, neural networks, optimizers, image classification, architectural styles
Бібліографічний опис
Новіченко, Н. В. Система розпізнавання архітектурних стилів будівель за зображеннями : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Новіченко Неля Валеріївна. - Київ, 2021. - 91 с.