Кафедра інформатики (Маг_ІНФ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
- ДокументДослідження класифікатора зображень із використанням ансамблевих засобів аналізу складу структурного опису(2022) Жадан О. В.Об’єктом дослідження є методи класифікації зображень з використанням множин дескрипторів ключових точок у системах комп’ютерного зору. Метою дослідження є впровадження технологій класифікації зображень на підставі багатокомпонентної моделі даних на множині бінарних дескрипторів для опису еталонних зображень. Використано дескриптори ORB, апарат теорії множин і векторного простору, метричні моделі для визначення релевантності множин багатовимірних векторів, елементи теорії ймовірностей та програмне моделювання. Дослідження направлені на застосування багатокомпонентної моделі даних у структурних підходах прийняття рішень про клас об’єкту задля покращення класифікаційних властивостей. У результаті програмно реалізована та досліджена модель класифікації, зроблений висновок щодо її ефективності.
- ДокументДослідження використання методів Deep Learning для розпізнавання транспортних засобів на зображенні(2022) Ященко А. В.Об’єктом дослідження є питання детекції транспортних засобів в системах комп’ютерного зору. Метою дослідження є розробка методів для покращення алгоритму Single Short Detector (SSD) та аналіз результатів. Здійснено експериментальне оцінювання ефективності алгоритмів SSD, YOLO, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN. У даному дослідженні використані методи математичної статистики, інтелектуального аналізу даних, розпізнавання образів, а також імітаційне моделювання. На основі дослідження і проведеного експерименту проаналізовано та підтверджено ефективність застосування алгоритму SSD в порівняно з YOLO. Перспективою подальшого дослідження є вивчення завадостійкості розроблених методів та оцінювання їх прикладної результативності стосовно об’ємних колекцій зображень
- ДокументДослідження блокчейн-технології для підтвердження оригінальності документів(2022) Яресько К. В.Об’єктом дослідження є прикладний смарт-контракт для зберігання та перевірки істинності даних про документи. Метою дослідження є розробка та дослідження вебзастосунок для підтвердження оригінальності документів із застосуванням блокчейн-технології Ethereum. Шляхом тестування проведено вивчення працездатності розробленого вебзастосунку, здійснено розрахунок витрат при його впровадженні. У результаті проведеного дослідження та тестування смарт-контракту та вебзастосунку підтверджено працездатність та результативність програмного засобу для збереження і перевірки оригінальності документів
- ДокументРозробка та дослідження методу стиснення даних(2022) Яременко Р. І.Об’єктом дослідження є дані які потребують стиснення без втрат. Метою дослідження є розробка та аналіз методу побудови словником для оптимізації процесу стиснення даних. У результаті роботи був реалізований алгоритм LZW, та його вдосконалена версія. Модифікували процес формування словника алгоритмом LZW, використали код змінної довжини для оптимізації коефіцієнта стиснення алгоритму, також використали алгоритм з принципами так званих «Page Replacement Algorithms»: Least Recently Used та Aging Replacement
- ДокументДослідження та реалізація методу суперпіксельної сегментації зображень(2022) Усік Д. П.Об’єктом дослідження є моделі суперпіксельної сегментації зображень об’єктів. Метою дослідження є покращення методів суперпіксельної сегментації, які дозволяють детектувати ознаки (кольори). Використано методи сегментації різних типів. Проведено дослідження методу сегментації SLIC. Досліджено метод сегментації SLIC з різними вхідними параметрами У результаті роботи здійснена програмна реалізація алгоритму для сегментації данних.