Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://evnuir.vnu.edu.ua/handle/123456789/28101| Назва: | Дослідження методів комп’ютерного зору для класифікації зображень на прикладі розпізнавання видів квітів |
| Автори: | Малярчук, Богдана Миколаївна |
| Приналежність: | Кафедра комп’ютерних наук та кібербезпеки 122 Комп’ютерні науки |
| Бібліографічний опис: | Малярчук Б. М. Дослідження методів комп’ютерного зору для класифікації зображень на прикладі розпізнавання видів квітів : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 122 Комп’ютерні науки / наук. кер. Л. В. Булатецька ; Волинський національний університет імені Лесі Українки. Луцьк , 2025. 61 с. |
| Дата публікації: | 2025 |
| Дата внесення: | 1-лип-2025 |
| Видавництво: | Волинський національний університет імені Лесі Українки |
| Країна (код): | UA |
| Науковий керівник: | Булатецька, Леся Віталіївна |
| Теми: | комп’ютерний зір либоке навчання горткова нейронна мережа класифікація зображень інтерфейс користувача Python Wikipedia API Blossom Lens Tkinter |
| Короткий огляд (реферат): | Робота присвячена розробці локального програмного застосунку Blossom Lens, призначеного для автоматичного розпізнавання квітів за зображеннями із використанням методів комп’ютерного зору та глибокого навчання. У дослідженні розглянуто основні підходи до класифікації зображень із допомогою згорткових нейронних мереж, виконано вибір архітектури моделі, підготовку та аугментацію набору даних, проведено навчання та оцінювання якості моделі. У роботі реалізовано повнофункціональний настільний застосунок з графічним інтерфейсом, підтримкою української та англійської мов, інтеграцією з Wikipedia API, а також можливістю експорту результатів у формати TXT і PDF. Передбачено автоматичне збереження класифікацій у захищеному форматі, побудову матриці плутанини та можливість донавчання моделі. Розроблений програмний продукт протестовано на різних прикладах зображень, що підтвердило його стабільність, зручність у використанні та високу точність класифікації. Blossom Lens може бути використаний у навчальному процесі, наукових дослідженнях і в повсякденному житті для розпізнавання об’єктів флори. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://evnuir.vnu.edu.ua/handle/123456789/28101 |
| Тип вмісту: | Bachelor Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | FITM_KR (2025) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Maliarchuk_2025.pdf | 1,55 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.