Логотип репозиторію
  • English
  • Yкраї́нська
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Логотип репозиторію
  • Фонди та зібрання
  • Пошук за критеріями
Користувачам
  • Положення
  • Авторський договір
  • Форма для зовнішніх авторів
  • Авторська етика
  • Глосарій
  • English
  • Yкраї́нська
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
  2. Переглянути за автором

Перегляд за Автор "БОВА КАТЕРИНА ЮРІЇВНА"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
  • Документ
    РЕАЛІЗАЦІЯ АЛГОРИТМІВ ПОШУКУ ЛЮДЕЙ НА ФОТОЗНІМКАХ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
    (ВСП "ОТФК ОНТУ", Відділення Комп'ютерних систем, 2025) БОВА КАТЕРИНА ЮРІЇВНА
    Штучний інтелект (ШІ) – це розділ інформатики, що зосереджується на розробці систем, які здатні вирішувати завдання, що традиційно потребують людського інтелекту. Ці системи здатні навчатися на основі досвіду, обробляти дані, виявляти закономірності, робити висновки та приймати рішення. Одним з найперспективніших напрямів ШІ є комп'ютерний зір – здатність машин "бачити" та розуміти зображення. Сучасні системи комп'ютерного зору використовують глибоке навчання, зокрема згорткові нейронні мережі (ЗНМ, англ. CNN). ЗНМ продемонстрували високу ефективність у задачах класифікації, сегментації та розпізнавання об'єктів на зображеннях. Розвиток ЗНМ став можливим завдяки збільшенню обчислювальної потужності, появі потужних бібліотек програмного забезпечення та наявності великих обсягів навчальних даних. Розпізнавання облич на фотографіях є одним з ключових та найбільш практичних прикладів застосування згорткових нейронних мереж. Такі системи вже активно використовуються в сфері безпеки, для отримання доступу до пристроїв, організації фотоархівів, маркетингу та багатьох інших областях. У цій дипломній роботі розглянуто розробку застосунку, що реалізує пошук людей на фотографіях за допомогою згорткової нейронної мережі. Реалізація виконана з використанням сучасних технологій, таких як Python, TensorFlow, OpenCV та PyQt5. Особливу увагу приділено правильному навчанню моделі, відфільтровуванню помилкових результатів та розробці зручного графічного інтерфейсу користувача. Актуальність обраної теми визначається широким попитом на інтелектуальні системи аналізу зображень, які здатні автоматизувати рутинні процеси та підвищити ефективність роботи в багатьох сферах людської діяльності. Крім технічної реалізації, у роботі також розглянуто питання оцінки якості розпізнавання, адаптації моделі до нових даних та можливості розширення функціональності системи.

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Налаштування куків
  • Угода користувача
  • Зворотний зв’язок