Факультет інформатики

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18174

Browse

Browsing Факультет інформатики by Subject "computer vision"

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Item
    Побудова семантичної моделі зображення з використанням машинного навчання на базі згорткових нейронних мереж
    (2020) Андон, Пилип; Глибовець, Андрій; Куриляк, Володимир
    У роботі описано основні напрямки досліджень у сфері побудови моделей автоматизації комп’ютерного розпізнавання сутності цифрового зображення. Введено поняття семантичної моделі зображення та описано реалізацію моделі машинного навчання для вирішення задачі автоматичної побудови такої моделі для вхідного зображення. Семантична модель складається зі списку об’єктів, які показано на зображенні, та їх зв’язків. Розроблена модель була порівняна з іншими рішеннями для цієї самої проблеми і показала кращі результати в усіх, за винятком одного, випадків. Ефективність роботи моделі обґрунтована використанням останніх досягнень машинного навчання, зокрема ЗНМ, TL, моделей Faster R-CNN i VGG16. Значна частина зв’язків представлених на зображенні є просторовими зв’язками, таким чином, для кращої роботи моделі, потрібно використовувати цей факт у її проектуванні, що і було зроблено.
  • Thumbnail Image
    Item
    Порівняльний аналіз алгоритмів суперроздільної здатності для стиснення зображень
    (2023) Бучко, Олена; Нгуєн, Сан Бинь
    У статті розглянуто підхід до стиснення зображень, який передбачає використання методів суперроздільної здатності. Запропонований підхід має потенціал підвищити візуальну якість відтворення зображень і забезпечити ефективніший результат стиснення порівняно з традиційними методами стиснення. Наведено експериментальну оцінку запропонованого алгоритму на основі FSRCNN, EDSR, Real-ESRGAN мереж суперроздільної здатності з використанням кількісних та якісних показників.
  • Thumbnail Image
    Item
    Системи оброблення неструктурованої мультимедійної інформації
    (2023) Пухальський, Богдан; Кирієнко, Оксана
    У роботі представлено огляд систем пошуку зображень і методів, які використовують для вирішення проблем комп’ютерного зору. У першій частині увагу зосереджено на потребах користувачів і вимогах до систем пошуку зображень, після чого розглянуто наявні системи, як-от Google Photos, Apple Photos, Amazon Photos, Microsoft Photos і Flickr, оцінено їхні переваги та недоліки та обговорено запропоновані шляхи вирішення виявлених недоліків. Детально проаналізовано запропоновані методи комп’ютерного зору, зокрема виявлення об’єктів (облич) і текстовий опис зображень.