Кафедра інформатики (ІНФ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Особливості застосування методу Histogram matching для нормалізації кольору обличчя(2025) Ларін, І.У сучасних задачах комп’ютерного зору, пов’язаних із розпізнаванням обличчя, критичним чинником, що впливає на точність роботи методів, є варіативність колірної гами та освітлення зображень. Особливо це актуально при порівнянні зображень, отриманих із різних пристроїв або у різних умовах. Для зменшення впливу цих факторів використовується попередня нормалізація кольору, яка дозволяє уніфікувати вхідні дані відповідно до певного еталонуПублікація Про апаратні механізми протидії атакам побічних каналів у RISC-V IoT-пристроях(2025) Грек, Є.Сучасні системи комп’ютерного зору потребують якісного захисту від різного роду можливих атак. Відкрита архітектура RISC-V швидко поширюється в IoT-системах завдяки гнучкості та відкритому екосередовищу. Проте обмежені за ресурсами пристрої особливо вразливі до атак побічних каналів: за споживанням енергії, електромагнітним випромінюванням, мікроархітектурними ефектами та часовими варіаціямиПублікація Аналіз особливостей методів розпізнавання іменованих сутностей для текстів страхового сектору(International Science Group, 2025) Нечаєва, Я.У сучасному світі обробка текстових даних у страховому секторі набуває критичного значення через експоненційне зростання обсягів документів, таких як страхові поліси, заяви на відшкодування та звіти про ризики.Публікація Review of the methods of classification of yoga exercises implemented by machine learning and neural networks(International Science Group, 2025) Podshyvalova, O.Classification methods based on machine learning are common in human pose classification tasks, since they have several advantages, among which are efficient work with large volumes of data of different types (in particular, photo and video data) and, on this basis, building models with high classification efficiencyПублікація Architectural features of modern large language models(International Science Group, 2025) Suprun, A.Публікація Структурний підхід до розпізнавання зображень на основі кластеризації ключових точок(2025) Водотика, Я.Задача автоматичного розпізнавання зображень вважається однією з ключових у сучасних дослідженнях комп’ютерного зору. Поширений підхід до вирішення проблеми базується на побудові та навчанні глибоких та згорткових нейронних мереж, які демонструють високі показники точності, але потребують значних обсягів навчальних даних та обчислювальних ресурсів, крім того, також, зазвичай, вирішують задачу класифікації з фіксованою кількістю класів.Публікація Роль процедурних генеративних методів у створенні оптимізованих 3D-моделей для ігор.(2025) Колісниченко, М.Вимоги гравців до реалістичності ігор з кожним днем зростають, звичним є застосування засобів комп’ютерного зору для вирішення питань ідентифікації, класифікації, оброблення та застосування даних, що призводить до значного навантаження на пристрої користувачів. Разом із цим постає важливе питання оптимізації ресурсів у режимі реального часу, а саме застосування процедурних методів генерації 3D-моделей.Публікація Оцінювання значущості ознак для підвищення продуктивності структурних методів класифікації зображень(НТУ "ХПІ", 2025) Гороховатський, В. О.; Творошенко, І. С.У задачах класифікації зображень, що є зараз досить актуальними для комп’ютерного зору, систему ознак часто формують як множину багатовимірних векторів, що у повній мірі відображають просторові властивості візуального об’єкту для здійснення результативного аналізу. Наприклад, опис візуального об’єкта подається як скінченна множина дескрипторів ключових точок (КТ) зображення. Дескриптор – це багатокомпонентний числовий вектор, що відображає характеристики деякої околиці КТ на зображенні і формується спеціальними фільтрами – детекторами.Публікація Нейромережа Хемінга для класифікації зображень за множиною дескрипторів(НТУ ХПІ, 2025) Кобилін, О. А.; Гороховатський, В. О.; Запорожченко, А. П.Розглянуто застосування мережі Хемінга для класифікації зображень у базі даних. Описи еталонів і аналізованого зображення подано у вигляді множини дескрипторів ключових точок зображення. Мережа Хемінга сприяє підвищенню точності класифікації.Публікація Реализация модели системы поддержки принятия решений в области сервисного обслуживания банкоматов(ХНУРЕ, 2008) Кузёмин, А. Я.; Головий (Гусарь), Н. В.; Даюб, Я.Рассматриваются основные подходы к построению модели системы поддержки принятия решений в специфичной области сервисного обслуживания банкоматов путем использования нейронных сетей. Приводится пример построения нейронной сети для реализации модели заданной системыПублікація Evaluating language models on low-resource pairs(ХНУРЕ, 2025) Bodenchuk-Pastukhov, Y. V.This work is devoted to the evaluation of the Facebook M2M100_418M and Alirezamsh Small100 models for low-resource language pairs. For this study, parallel corpora were selected for the following language pairs: Japanese-Ukrainian, Korean-Ukrainian, Turkish-Ukrainian, Vietnamese-Ukrainian, and Chinese-Ukrainian. The models were assessed based on their performance in translating these language pairs. Evaluation metrics included BLEU and ChrF scores, which measure the quality of the translations. Additionally, differences between the target and translated sentences were analyzed. The study aims to highlight the strengths and weaknesses of each model when working with low-resource languages. A comparative analysis of the results provides insights into the effectiveness of these models. The findings can be useful for future improvements in machine translation for underrepresented language pairs.Публікація Ієрархічні моделі семантичної сегментації зображень в інформаційних технологіях(ХНУРЕ, 2025) Єнацький, О. О.In recent years, the rapid growth of visual data in fields such as medicine, security, and autonomous systems has highlighted the need for more advanced image processing techniques. Semantic segmentation, a fundamental task in computer vision, plays a crucial role in extracting meaningful information from images by dividing them into regions based on their content. This process is particularly important for applications like autonomous driving, medical diagnostics, satellite image analysis, and intelligent video surveillance systems.Публікація Квантові вейвлет перетворення(ХНУРЕ, 2025) Гальченко, К. Р.The paper describes the promising directions of using quantum wavelet transforms (QWT) in the field of image processing, as well as the components of these transforms. The use of QWT allows for efficient image compression while preserving detail and more accurate color space information. For example, the quantum wavelet transform can be used to encode images in quantum states with subsequent restoration.Публікація Розробка сервісу для пошуку новин на основі уподобань користувача(ХНУРЕ, 2025) Галета, В. Ю.The work focuses on the analysis and development of a Telegram bot designed for personalized news search based on user preferences. By integrating user-provided preferences and channel subscriptions, the bot employs text analysis and machine learning techniques to identify relevant news items and notify users. The study examines the challenges in implementing real-time data processing and ensuring scalability of the service.Публікація Програмний контроль часу використання інструментальних засобів(ХНУРЕ, 2025) Гаєвий, А. О.The work focuses on the development of a desktop application to enhance self-control and reduce dependence on instant gratification sources, such as YouTube Shorts and games. Using WPF and C#, the application allows users to set time limits on unproductive programs, track progress in achieving goals, and foster habits for independent productivity. Experimental use demonstrates its ef-fectiveness in minimizing distractions and improving focus.Публікація Дослідження роботи алгоритму ML.NET для обробки користувацьких рекомендацій(ХНУРЕ, 2025) Верепа, Д. С.This work explores the ML.NET algorithm for processing user recommendations. It addresses the challenge of large-scale data and diverse user preferences. The research employs matrix factorization and collaborative filtering techniques. The MatrixFactorizationTrainer is central in learning latent factors for users and items. An Alternating Least Squares (ALS) method is used to optimize predictions. Key hyperparameters such as latent dimensionality, iteration count, and regularization are tuned. The study demonstrates ML.NET’s capacity to build scalable, effective recommendation systems.Публікація Методи статистичного аналізу даних(ХНУРЕ, 2025) Бочарніков, І. В.The thesis discusses the basic concepts and methods of testing statistical hypotheses. The concepts of statistical, null and alternative hypotheses, their content and purpose are described. The classification of statistical significance criteria, including parametric, non-parametric and consistency criteria, is considered. The main distributions used to test hypotheses are presented, including the normal distribution, χ², Student’s and Fisher’s distributions. Particular attention is paid to the practical application of criteria for testing the normal distribution in a sample. The conditions for testing the hypothesis and the methods of analysis used are presented.Публікація Аналіз особливостей сучасних застосунків для пошуку рецептів за продуктами харчування(ХНУРЕ, 2025) Боцвін, О. С.This work analyzes the features of modern applications that help users find recipes based on the ingredients they have at home. As more people look to make meals without shopping for extra items, these apps have become important tools. The study looks at apps like Cookpad, retsepty.online.ua, My Fridge Food, and Supercook, comparing how they work and what users like or dislike about them. While these apps make it easier to cook with what’s on hand, they have some issues, like including extra ingredients users didn’t choose and being tricky to navigate. This analysis highlights the advantages and disadvantages of current applications, which can be improved when creating new apps.Публікація Аналіз особливостей Character.AI: проблема довготривалої пам’яті у генеративному штучному інтелекті(ХНУРЕ, 2025) Богдан, Н. І.This work analyzes the capabilities and limitations of the Character.AI platform, which utilizes generative artificial intelligence to create interactive characters. The study highlights the growing popularity of AI-driven character generation among writers, game developers, and enthusiasts of interactive storytelling. Character.AI allows users to engage in virtual conversations with AI-generated personalities, enhancing creative experiences. The key advantages of Character.AI include its flexibility in character creation, interactive dialogue adaptation, support for role-playing scenarios, free accessibility, and a vast selection of pre-existing characters. These features make it a valuable tool for creative applications. However, despite its advantages, the platform has several notable shortcomings.Публікація Особливості існуючих вебзастосунків для розпізнавання та контролювання правильності виконання фізичних вправ(ХНУРЕ, 2025) Голубович, Є. Д.This work is devoted to analyzing and developing an accessible and convenient tool for personal training, which uses and combines the latest technologies for advanced control of physical activity. The relevance of the task in the modern world is described. The web application, the development of which is described in this work, is designed to solve this problem by using computer vision methods to analyze keypoints of the body during exercise. This will allow users to inde-pendently control the quality of their training in real time without the constant presence of a trainer.