Пошук відмінностей на зображеннях низької якості за допомогою нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШаповал, Наталія Віталіївна
dc.contributor.authorВолодько, Володимир Володимирович
dc.date.accessioned2024-02-19T09:59:37Z
dc.date.available2024-02-19T09:59:37Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська робота містить: 79 с., 24 табл., 22 рис., додаток і 10 посилань. Об’єктом дослідження є зображення низької якості. Предметом дослідження є штучні нейронні мережі. Метою роботи є розробка моделі або системи моделей нейронних мереж для проведення автоматизованого порівняння зображень низької якості. Завданнями дослідження є аналіз існуючих рішень, вибір нової моделі чи системи моделей нейронних мереж, навчання обраних типів нейронних мереж та аналіз отриманих результатів. Новизна роботи полягає в застосуванні нової модифікації функції втрат та запропонованій архітектурі мережі-сегментатора на основі «кодувальник-декодувальник». Актуальність роботи полягає в наявності великих об’ємів стиснутих зображень, що ускладнює вибір та пошук кращого варіанту з найменшою кількістю стиснень та дублюванням інформації на носіях. Отримані результати свідчать про достатньо високу точність отриманої системи моделей нейронних мереж та її здатність розрізняти невеликі, але структурні на зображеннях ігноруючи при цьому шуми від артефактів стиснення. Подальше дослідження може спрямовуватись в напряму ускладнення системи додаванням нових моделей та покращенням наявних.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 79 p., 24 tables, 22 figures, appendix and 10 references. The object of research is low quality images. The subject of research is artificial neural networks. The aim of the work is to develop a model or system of neural network models for automated comparison of low quality images. The objectives of the study are to analyze existing solutions, select a new model or system of neural network models, train the selected types of neural networks, and analyze the results. The novelty of the work lies in the application of a new modification of the loss function and the proposed architecture of the segmentation network based on the «encoder-decoder». The relevance of the work lies in the presence of large volumes of compressed images, which makes it difficult to select and find the best option with the least amount of compression and duplication of information on the media. The results obtained indicate a fairly high accuracy of the obtained system of neural network models and its ability to distinguish small but structural features in images while ignoring noise from compression artifacts. Further research can be directed towards complicating the system by adding new models and improving existing ones.
dc.format.extent79 с.
dc.identifier.citationВолодько, В. В. Пошук відмінностей на зображеннях низької якості за допомогою нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Володько Володимир Володимирович. - Київ, 2024. - 79 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64678
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectсіамські нейронні мережі
dc.subjectобробка зображень
dc.subjectпорівняння зображень
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectкодувальник-декодувальник
dc.subjectmachine learning
dc.subjectsiamese neural networks
dc.subjectimage processing
dc.subjectimage comparison
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectencoder-decoder
dc.subject.udc[004.8.032.26:004.932.2](043.3)
dc.titleПошук відмінностей на зображеннях низької якості за допомогою нейронних мереж
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Volodko_magistr.pdf
Розмір:
1.72 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

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи