121 Інженерія програмного забезпечення

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/22370

Browse

Browsing 121 Інженерія програмного забезпечення by Author "Бучко, Олена"

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Item
    Використання компʼютерного зору в автоматизації тестування графічного інтерфейса користувача
    (2022) Манжура, Анна; Бучко, Олена
    Метою магістерської роботи є дослідження використання компʼютерного зору у забезпеченні візуального тестування веб-застосунків, а також розробка такої системи, яка інтегрована у функціональні автоматизовані набори тестів. Таким чином здійснюється моніторинг та аналіз візуальних змін у графічному інтерфейсі тестованого додатка. Запропонований інструмент має вирішити існуючі проблеми традиційного візуального тестування знімків. Було розглянуто основні теоретичні поняття у тестуванні, його типах, фреймворках. Також виконано огляд сучасних проблем у візуальному тестуванні, наведено шляхи вирішення деяких. В роботі надано аналіз та тематичне дослідження низки алгоритмів обробки та аналізу зображень, як-от сегментація, індекс структурної схожості, що використовуються для візуального порівняння зображень. При розробці автоматизованої системи візуального тестування веб-інтерфейсів були використані мова програмування Python, бібліотеки Keras та OpenCV, платформа тестування Pytest.
  • Thumbnail Image
    Item
    Використання нейронних мереж з навчанням з нуля для знаходження об’єктів на зображеннях з дронів
    (2024) Ткаленко, Владислав; Бучко, Олена
    Робота присвячена дослідженню моделей, побудованих на основі методів навчання з нуля. Проведено аналіз існуючих рішень для розпізнавання об’єктів на зображеннях. Запропоновано новий підхід для покращення результатів методів навчання з нуля на зображеннях з дронів. Результатом роботи є модель, яка поєднує архітектуру навчання з нуля та модулі для кращого розпізнавання об’єктів на зображеннях з дронів. Було проведене перше тренування даної моделі, яке не продемонструвало очікуваних результатів. Для кращих експериментальних результатів необхідно покращити процес тренування моделі, та провести тренування з потужним аппаратним забезпеченням.
  • Thumbnail Image
    Item
    Класифікація конфіденційних зображень з використанням нейронних мереж
    (2022) Нгуєн, Сан Бинь Ванович; Бучко, Олена
    Мета цієї роботи розробити систему, яка буде класифікувати конфіденційний контент на зображеннях, щоб уникнути їх розповсюдженню і перегляду. Система мусить бути адаптивною, тобто підлаштовуватися під нові класи, які можуть додавати користувачі, що накладає на систему вимогу постійного навчання. Від системи буде вимагатися приватність, адже ніхто, крім власне користувача, не мусить мати доступу до перегляду особистих фотографій. Також вимагається швидкість обробки, оскільки в сучасних реаліях середня кількість фото у бібліотеках користувачів становить приблизно 5 - 10 тисяч світлин, в одну секунду робиться приблизно 38 фотографій на всі активні смартфони світу , а кількість зображень, які зберігаються на серверах популярних соціальних мереж може сягати 240 мільярдів .