Оцінка ефективності нейронних мереж для обробки зображення.
| dc.contributor.author | Сотник, Назарій Сергійович | |
| dc.date.accessioned | 2020-03-24T11:44:32Z | |
| dc.date.available | 2020-03-24T11:44:32Z | |
| dc.date.issued | 2020-02-04 | |
| dc.description | Робота публікується згідно наказу ректора від 21.01.2020 р. №008/од "Про перевірку кваліфікаційних робіт на академічний плагіат 2019-2020р.р. навчальному році" Керівник: д.т.н., профессор Віноградов Микола Анатолійович. | uk_UA |
| dc.description.abstract | Мета роботи: створення, дослідження, спостереження за поведінкою мутації і природного добору генів програмного оточення інформаційних систем за допомогою впровадження технології Genetic Programming.Векторизацією називають процес отримання векторної моделі на основі растрового зображення. Суть проблеми полягає в тому, що в даний час не існує методу, який дозволяє повністю автоматизувати переклад в векторну форму інформації, представленої в графічному вигляді. Багато в чому це пов'язано з тим, що алгоритмічно не вирішена задача однозначного трактування графічних зображень. Під векторної формою далі будемо розуміти набір об'єктів, які задаються точками, ламаними або багатокутниками. Однак є безліч областей, в яких існує необхідність у подібних перетвореннях. В першу чергу це геоінформаційні системи, де для створення закінчених продуктів необхідне перетворення традиційних джерел картографічної інформації - паперових носіїв - в електронну форму. Серед інших сфер застосування алгоритмів векторизації можна назвати САПР, дизайн і підготовку друкованих / електронних видань. У кожній з цих областей існують свої особливості і складності. Наприклад, в ГІС зазвичай мається на увазі, що вихідні растрові зображення карт використовують обмежену і досить невелике число кольорів, але при цьому необхідно обробляти дуже великі за розмірами зображення. Також в ГІС і системах проектування часто вихідні дані містять суміш лінійних (суцільних, пунктирних, штрихпунктирною і ін), майданних, символьних об'єктів, умовних знаків, заштрихованих областей і т.д. Що також сильно збільшує складність завдань розпізнавання і векторизації. Що стосується САПР-додатків, то там існує потреба виділення таких специфічних випадків, як прямі кути між лініями і дуги кіл. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/41947 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.subject | генетичне програмування | uk_UA |
| dc.subject | пряме кодировання | uk_UA |
| dc.subject | опосередковане кодирование | uk_UA |
| dc.subject | схрещування | uk_UA |
| dc.subject | мутація | uk_UA |
| dc.subject | природний добір | uk_UA |
| dc.subject | функція пристосувань | uk_UA |
| dc.subject | генетичні операції | uk_UA |
| dc.subject | генотип | uk_UA |
| dc.subject | геном | uk_UA |
| dc.subject | фітнес-метод | uk_UA |
| dc.subject | прогони | uk_UA |
| dc.subject | генерація поколінь | uk_UA |
| dc.subject | solutions S | uk_UA |
| dc.subject | дипломна робота | |
| dc.title | Оцінка ефективності нейронних мереж для обробки зображення. | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |