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
PDF
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 РозмірФормат 
Maliarchuk_2025.pdf1,55 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.