Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти

Постійний URI для цього фонду

https://openarchive.nure.ua/handle/document/9286
Всі роботи магістрів мають експертне заключення про перевірку на запозичення та депоновані з дозволу автора.

Перегляд

Перегляд Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти за темою "2D зображення"

Зараз показано 1 - 2 з 2
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Дослідження та розробка моделі і методу генерування зображень на основі нейронних мереж
    (2019) Вовк, А. С.
    Метою роботи є розробка методів, що базуються на використанні нейромереж, які дозволяють генерувати нові зображення на основі вивчених зображень. GAN досягають цього рівня реалізму, поєднуючи генератор, який вчиться виробляти цільовий вихід, з дискримінатором, який вчиться відрізняти справжні дані від виходу генератора. Потенціал GAN величезний, оскільки вони імітують будь-який розподіл даних. GAN навчають створювати структури, страхітливо схожі на сутності з нашого світу в області зображень, музики, мови, прози. Об’єктом дослідження є процедури генерації зображень. Розробка, проектування і тестування нейронної мережі для полегшення процедури розпізнавання графічних образів. Дослідження методів розпізнавання графічних образів з використанням нейронних мереж. Розробка комп’ютерної системи генерації графічних образів. У результаті роботи здійснена програмна реалізація системи для процедури розпізнавання графічних образів.
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Дослідження та розробка моделі і методу реконструкції в просторі на основі зображень
    (2019) Шевченко, В. М.
    Метою роботи є розробка методів та моделей, що базуються на 2d зображенні можуть реконструювати його у 3d модель. Тривимірна реконструкція це процес отримання форми і вигляду реальних об'єктів. Об’єктом дослідження є послідовність різноракурсних зображень об’єктів для подальшого їх перетворення у 3D модель. 3D-реконструкція з декількох зображень - це створення тривимірних моделей із набору зображень. Це зворотний процес отримання 2D-зображень із 3D-сцен. Суть зображення - це проекція зі сцени 3D на 2D площину, під час якої втрачається глибина. Використано методи бібліотеки OpenCV. Проведено дослідження методів реконструкції моделей на основі зображень, та аналізу зображень на рівень шуму. Були отримані карти глибини для знаходження об’ектів у простору для 2D зображення. Отримано зображення з декількох ракурсів для застосування його у 3D реконструкції. У результаті роботи здійснена програмна реалізація системи підготовки зображень для 3D реконструкції.