Search academic texts

Information × Registration Number 2125U002837, Article popup.category Бакалаврська робота Title Мобільний додаток для класифікації та архівування фотографій на основі згорткових нейронних мереж (AI translated) popup.author Жолубак Олег АнатолійовичZholubak Oleh Anatoliiovych popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75793 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 87 с., 24 рис., 10 табл., 30 посилань, 1 додаток. Об'єкт дослідження: процеси класифікації та архівування фотографій. Предмет дослідження: мобільний додаток, автоматизовану класифікацію та архівування фотографій. що забезпечує Мета роботи: розробка мобільного додатку для автоматизації процесів класифікації та архівування фотографій на основі згорткових нейронних мереж. У сучасному світі обсяги цифрових зображень постійно зростають, що створює потребу в ефективному управлінні та впорядкуванні великої кількості фотографій. Зазвичай користувачі зберігають на своїх пристроях різні типи зображень: меми, скріншоти, фото автомобілів, селфі тощо. Ручне сортування таких файлів займає багато часу та потребує зусиль. Мобільний додаток, що використовує згорткові нейронні мережі для автоматичної класифікації зображень за визначеними класами, дає змогу швидко та зручно впорядковувати їх по відповідних папках. У рамках роботи також проведено порівняння кількох архітектур нейронних мереж (ResNet, MobileNet та Sequential), з яких обрано найбільш доцільну для реалізації в мобільному додатку. Це забезпечує високу точність класифікації та оптимальну швидкість роботи програми. Thesis: 87 p., 17 figures, 7 tables, 33 references, 1 appendix. The object of research is the process of internal navigation based on artificial intelligence. The subject of the study is methods of optical character recognition. The purpose of the research is to analyze existing neural networks and their topologies used in optical text recognition tasks, in particular in the context of visual recognition of store names, and to develop our own system for determining the user's location within a shopping mall based on images. The concepts of image and text processing, their components and features are considered. Existing works on indoor navigation are analyzed. The advantages and disadvantages of the respective methods are presented. Specific neural networks for the task of internal navigation and their architecture are considered. The author has developed his own internal navigation system. The corresponding set of images and coordinates of stores was created by hand. The results of the methods are analyzed and compared separately and together. The results of the work can be used for internal navigation in shopping and entertainment centers. popup.nrat_date 2025-11-05 Close