Дослідження моделей і алгоритмів пошуку зображень у сховищах великих даних

Abstract

Об'єкт дослідження – процеси та механізми пошуку зображень у великих сховищах даних. Предмет дослідження – моделі і алгоритми, які застосовуються для ефективного пошуку зображень. Мета роботи – аналіз та визначення найбільш ефективних моделей і алгоритмів для пошуку зображень у великих наборах даних з високою точністю та швидкістю. Методи дослідження – детальний аналіз існуючих рішень у цій області, експериментальна розробка та тестування різних алгоритмів, порівняльний аналіз результатів. У даній роботі проведено всебічний аналіз сучасних моделей машинного навчання та алгоритмів індексування зображень, з метою дослідження їх придатності для роботи з великими обсягами даних. В експериментах використано різноманітні набори даних, включаючи зображення з відкритих баз даних, щоб оцінити точність та швидкість роботи алгоритмів. Також було розглянуто можливості оптимізації процесу пошуку з метою підвищення продуктивності при роботі з великомасштабними даними. На основі аналізу результатів експериментів розроблено рекомендації щодо вибору та налаштування алгоритмів для оптимальної роботи пошуку зображень у великих сховищах даних