Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Bachelor
Title of the study programm Intelligent robotic systems
Title in original language Bojātu melnbaltu video ierakstu rekonstrukcija, izmantojot dziļās apmācības neironu tīklus
Title in English Black and White Defective Video Restoration Using Deep Artificial Networks
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Valters Vēciņš
Reviewer R.Cimurs, Hanyang Universitātes pētnieks, Dienvidkoreja
Abstract Bakalaura darba tips: 2. tips. Aktuālo jomas problēmu risinājumi. Liela daudzuma bojātu video ierakstu dēļ ir liels pieprasījums pēc automatizētiem rekonstrukcijas risinājumiem, jo manuāla rekonstrukcija ir laikietilpīga un dārga. Mašīnmācīšanās nozarē vecu video ierakstu rekonstrukcijas uzdevums ir ar mazu pētījumu skaitu, kur lielākā daļa pētījumu risina vienkāršu bojājumu rekonstrukciju. Tā kā vecas filmas satur dažāda veida fiziskus bojājumus, tad šāda veida problēmas risināšana paliek ļoti sarežģīta. Bakalaura darba ietvaros tiek izpētīti dažādi attēlu un video rekonstrukcijas uzdevumu risinājumi. Ir izstrādāts sintētiskās datu kopas ģenerators, kurš ir izmantots mākslīgo neironu tīklu apmācībai. Ir sniegts ieskats par attēlu kvalitātes noteikšanas matemātiskām metrikām, kā arī tiek piedāvātas esošu mākslīgo neironu tīklu arhitektūru modifikācijas. Izstrādātā datu ģenerēšanas programma, kā arī programmas mašīnmācīšanās testu veikšanai ir ievietotas platformā GitHub un ir publiski pieejams citu pētījumu veikšanai. Pētījumu izpildei tika izmantots RTU HPC superdators. Darba pamattekstā ir 63 lappuses, 30 attēli, 3 tabulas un 49 informācijas avoti.
Keywords DZIĻIE NEIRONU TĪKLI, VECU VIDEO IERAKSTU REKONSTRUKCIJA, SINTĒTISKI BOJĀTI VIDEO IERAKSTI, ATTĒLU KVALITĀTES METRIKAS
Keywords in English DEEP NEURAL NETWORKS, OLD VIDEO RECONSTRUCTION, SYNTHETICALLY DETERIORATED VIDEO FRAMES, IMAGE QUALITY METRICS
Language lv
Year 2021
Date and time of uploading 31.05.2021 15:58:19