Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Automātika un datortehnika
Nosaukums Datorredzes metožu pielietošana līdzīgo attēlu pārmeklēšanai un klasterēšanai
Nosaukums angļu valodā Application of ?omputer Vision Methods for Searching and Clustering Similar Images
Struktūrvienība 12600 Viedo datortehnoloģiju institūts
Darba vadītājs Katrina Boločko
Recenzents Dmitrijs Bļizņuks
Anotācija Maģistra darba mērķis ir izstrādāt datorredzes risinājumu, kas spēj pārmeklēt lielu attēlu apjomu un klasterēt attēlus pēc līdzīguma principa. Maģistra darbs sastāv no trīs daļām – teorētiskā daļa, ievešanas daļa un metožu novērtēšanas daļa. Darba teorētiskā daļā tika pētītas eksistējošas metodes, algoritmi un attēlu salīdzināšanas un klasterēšanas pieejas. Teorētiski tika apskatītas attēla struktūras pētīšanas un analizēšanas iespējas, statistiskas metodes attēlu līdzīguma noteikšanai un metodes, kuru pamatā ir mašīnmācīšanas rīki. Balstoties uz izpētīto literatūru, tika izvelētas metodes turpmākai ieviešanai un to darba kvalitātes novērtēšanai. Darba praktiskajā daļā tika ievestas vairākas metodes, sakot no primitīvākajām un beidzot ar metodi, kas apvieno sevī vairākus mašīnmācīšanas rīkus. Darbā tika apskatīta statistiska attēla raksturlielumu noteikšana un raksturlielumu iegūšana, izmantojot neironu tīklus. Balstoties uz iegūtiem raksturlielumu vektoriem, tika salīdzināti attēli, izmantojot plaši pazīstamas metrikas – Eiklīda attālums un kosinusa līdzība, - un lēmumu pieņemšanas kokus. Ieviestās metodes kļuva par pamatu klasterēšanas realizēšanai. Praktiskās daļas ieviešanai tika izmantotas C#, Python programmēšanas valodas un PyTorch, pandas, XGBoost, sklearn un citas bibliotēkas. Darba pēdējā daļā tika veikta ieviesto metožu analīze un novērtēšana. Balstoties uz eksperimentu rezultātiem, tika izdarīti secinājumi par turpmāku metožu attīstību. Maģistra darbs sastāv no 105 lappusēm, 52 attēliem un 7 tabulām.
Atslēgas vārdi FOTOATTĒLI, SALIDZINĀŠANA, KLASTERĒŠANA, DATORREDZES METODES
Atslēgas vārdi angļu valodā IMAGES, COMPARISON, CLUSTERING, COMPUTER VISION METHODS
Valoda lv
Gads 2022
Darba augšupielādes datums un laiks 01.06.2022 14:46:20