Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0824U002103, Дисертація доктора філософії На здобуття Доктор філософії Дата захисту 11-06-2024 Статус Наказ про видачу диплома Назва роботи Методи та алгоритми сeмантичної кластеризації даних та інтерактивної взаємодії користувачів в системах доповненої реальності. Здобувач Нарожний Володимир Вікторович, Керівник Харченко В'ячеслав Сергійович Опонент Антощук Світлана Григорівна Опонент Чалий Сергій Федорович Рецензент Фесенко Герман Вікторович Рецензент Морозова Ольга Ігорівна Опис Дисертаційна робота присвячена розробці методів та алгоритмів семантичної кластеризації даних та інтерактивної взаємодії з користувачем в системах доповненої реальності. Метою дисертаційної роботи є підвищення якості оброблення даних в системах доповненої реальності на підставі розроблення та удосконалення методів та засобів семантичної кластеризації даних, вибору та інтеграції інтерактивних елементів та їх практичного застосування. Об'єктом дослідження є процеси кластеризації даних в системах доповненої реальності. Предметом дослідження є методи, алгоритми та програмні засоби для семантичної кластеризації даних та інтерактивної взаємодії користувачів в системах доповненої реальності. У роботі виконано аналітичний огляд існуючих моделей, методів та інструментів семантичної кластеризації та інтерактивної взаємодії в системах доповненої реальності. Встановлено, що існуючі моделі та методи семантичної кластеризації та інтерактивної взаємодії користувачів у системах доповненої реальності не повністю відповідають специфічним викликам і вимогам цих систем. Їм часто бракує необхідної формалізації точності у формуванні кластерів та виділенню маркерних слів. З урахуванням проведеного аналізу в роботі поставлено та вирішено наукове завдання розроблення методів, алгоритмів і програмних засобів семантичної кластеризації даних та інтерактивної взаємодії користувачів в системах доповненої реальності. Обґрунтована методика проведення досліджень і математичний апарат, що використовується в дослідженні. При вирішенні наукових задач використовувалися методи, зокрема методи машинного навчання, кластеризація на основі відстаней та метрик подібності, набори алгоритмів семантичної кластеризації, методи оцінки якості кластерів (коефіцієнт силуету, внутрішньокластерна відстань, міжкластерна відстань), а також статистичні тести для оцінки ефективності розроблених методів. Вперше запропоновано комплексний метод семантичної кластеризації, який, на відміну від відомих, інтегрує удосконалений алгоритм латентного розміщення Діріхле (LDA) з алгоритмами пост-оброблення даних з використанням технології двонаправлених енкодерніих представлень з трансформаторів (BERT), що підвищує ступінь схожості даних та їх згрупованість в кластерах. Удосконалено метод семантичного аналізу даних за допомогою інтеграції алгоритмів машинного навчання BERT з використанням процедури об’єднання результатів, яка базується на модернізованому алгоритмі LDA, що забезпечує підвищення точності аналізу і можливість опрацювання більш лексично складних наборів даних. Дістав подальшого розвитку метод інтерактивної взаємодії в системах доповненої реальності, що враховує різноманітність даних з огляду на опис емоційного стану користувача, а також можливі загрози та вразливості цих систем, що надає змогу більш точно обирати варіанти доповненої реальності та підвищити приватність і конфіденційність даних. Усі теоретичні розробки дисертації доведено до конкретних інженерних методик та алгоритмів із застосуванням запропонованої інформаційної технології. Запропоновані методи та алгоритми були реалізовані у вигляді програмних засобів та інтегровані в існуючі системи та платформи доповненої реальності. Розроблені алгоритм семантичної кластеризації, алгоритм постобробки та програмне забезпечення, що поєднує їх функціональність, підвищили повноту та точність обробки даних в системах доповненої реальності, розширивши їх можливості щодо надання змістовного та контекстно-залежного користувацького досвіду. Дата реєстрації 2024-06-06 Додано в НРАТ 2024-06-06 Закрити