Метод нейромережевого виділення об’єктів на растрових зображеннях
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність. В теперішній час системи розпізнавання растрових зображень
використовуються в багатьох галузях народного господарства. В більшості
випадків, наприклад, в системах біометричної аутентифікації, результат аналізу
співвідноситься з автоматичною класифікацією одного або декількох об’єктів, що
можуть розміщуватись в різних областях такого зображення, можуть частково
перетинатись та не мати чітких кордонів. В специфічних випадках, наприклад, в
системах медичної діагностики, в результаті розпізнавання необхідно визначити
кордони цільових об’єктів та відобразити їх на цьому ж зображенні. Вказана
специфіка ще більш ускладнює результативність розпізнавання, хоча і частково
компенсується за рахунок створення систем розпізнавання на базі нейронних
мереж. Разом з тим, відомі нейромережеві системи виділення вузькоспеціалізовані
та в недостатній мірі пристосовані до варіативності умов застосування, що
призводить до необхідності розробки нових рішень в даній області.
Мета дослідження. Метою магістерської роботи є розробка
ефективного методу нейромережевого виділення об’єктів на растрових
зображеннях, що забезпечує достатню точність виділення об’єктів при варіативних
умовах застосування.
Об’єкт дослідження – процес виділення об’єктів на растрових зображеннях.
Предмет дослідження – моделі та методи нейромережевого виділення
об’єктів на растрових зображеннях.
Методи досліджень. В магістерській роботі використано методи теорії нейронних мереж та цифрової обробки сигналів та зображень.
Наукова новизна одержаних результатів роботи полягає у наступному:
отримали подальший розвиток моделі нейромережевого кодеру та
декодеру, що за рахунок адаптації типу та параметрів згорткової нейронної мережі
забезпечують можливість ефективного виділення об’єктів при варіативних умовах
застосування;
вперше розроблено метод нейромережевого виділення об'єктів, що за
рахунок адаптації параметрів вхідного та вихідного полів навчальних прикладів до
умов виділення об’єкту, доповнення навчальної вибірки за рахунок аугментації
зображень та використання запропонованих моделей кодера та декодера,
забезпечує можливість досягнення заданої точності виділення об’єктів на
растрових зображеннях у варіативних умовах застосування.
Практична цінність. Отримані результати можуть використовуватися у
майбутніх дослідженнях за напрямками: вдосконалення методів нейромережевого аналізу растрових зображень; розпізнавання особи людини за зображенням обличчя; вдосконалення засобів технічного зору.
Опис
Ключові слова
виділення об’єктів, зображення, нейронна мережа, кодер, декодер, object selection, images, neural network, encoder, decoder
Бібліографічний опис
Терейковський, О. І. Метод нейромережевого виділення об’єктів на растрових зображеннях : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Терейковський Олег Ігоревич. – Київ, 2022. – 104 с.