Математичне та програмне забезпечення системи кольоризації фотографій

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛюбашенко, Наталія Дмитрівна
dc.contributor.authorДахновська, Уляна Олександрівна
dc.date.accessioned2024-06-13T07:21:25Z
dc.date.available2024-06-13T07:21:25Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломну роботу виконано на 62 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 22 найменувань. У роботі наведено 40 рисунків та 2 таблиці. Метою даної дипломної роботи є реалізація конкурентоспроможної системи для вирішення проблеми кольоризації фотографій (зображень). У роботі зроблено аналіз існуючих рішень даної задачі — розглянуто штучні нейронні мережі як метод реалізації комп’ютерного зору, види нейронних мереж для кольоризації зображень (CNN, GAN, Autoencoder), зроблено порівняння методів, виявлено переваги і недоліки. Обґрунтовано вибір методу GAN з поясненням реалізованої архітектури моделі. Розроблено систему обробки чорно-білих зображень в кольорі на мові програмування Python, проаналізовано ефективність моделі за допомогою метрик та проведені контрольні приклади роботи моделі на чорно-білих зображеннях.
dc.description.abstractotherThe thesis is completed on 62 pages, it contains 2 appendices and a list of references to used sources from 22 names. The work contains 40 figures and 2 tables. The goal of this thesis is to implement a competitive system for solving the problem of colorization of photographs (images). The goal of this thesis is to implement a competitive system for solving the problem of colorization of photographs (images). The paper analyzes the existing solutions to this problem - artificial neural networks as a method of implementing computer vision, types of neural networks for image colorization (CNN, GAN, Autoencoder) are considered, a comparison of methods is made, advantages and disadvantages are identified. The choice of the GAN method is substantiated with an explanation of the implemented model architecture. A system for processing black-and-white images in color using the Python programming language was developed, the effectiveness of the model was analyzed using metrics, and control examples of the model's operation on black-and-white images were conducted.
dc.format.extent99 с.
dc.identifier.citationДахновська, У. О. Математичне та програмне забезпечення системи кольоризації фотографій : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Дахновська Уляна Олександрівна. – Київ, 2023. – 99 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67139
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectфотографія
dc.subjectзображення
dc.subjectперетворення типу зображення-в-зображення
dc.subjectсистема кольоризації
dc.subjectGAN
dc.subjectфункції втрат
dc.subjectPython
dc.subjectInception Score
dc.subjectFrechet inception distance
dc.titleМатематичне та програмне забезпечення системи кольоризації фотографій
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Dakhnovska_bakalavr.pdf
Розмір:
5.4 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ПМА)
Бакалаврські роботи