Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0825U002652, Дисертація доктора філософії На здобуття Доктор філософії Дата захисту 25-08-2025 Статус Наказ про видачу диплома Назва роботи Автоматизована система швидкого пошуку схожих цифрових зображень на основі нечіткої логіки Здобувач Філатов Валерій Володимирович, Керівник Поворознюк Анатолій Іванович Опонент Гороховатський Володимир Олексійович Опонент Павлов Сергій Володимирович Рецензент Кучук Георгій Анатолійович Рецензент Леонов Сергій Юрійович Опис Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-практичної задачі розробки автоматизованої системи класифікації та кластеризації зображень новинного контенту в умовах великих динамічних баз даних, які постійно оновлюються та містять візуальні об’єкти. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності кластеризації зображень новинного контенту шляхом розробки методів, які дозволяють об’єднувати оригінальні та спотворені версії зображень з урахуванням обмежень продуктивності та точності в умовах великих динамічних баз даних. Об’єктом дослідження є процес кластеризації візуального новинного контенту в умовах великих динамічних баз даних. Предметом виступають методи та алгоритми об’єднання оригінальних і спотворених зображень з урахуванням обмежень продуктивності, точності та інтерпретованості результатів. За результатами дослідження отримано такі наукові результати: – одержали подальший розвиток методи аналізу спектральних ознак зображень, які полягають у встановленні узагальненої леми щодо інваріантності амплітудного спектра двовимірного дискретного косинусного перетворення до ортогональних поворотів (на 90°, 180°, 270°) та дзеркальних відображень зображення по горизонтальній і вертикальній осях, що дало змогу обґрунтувати використання модуля ДКП-коефіцієнтів як стійкої ознаки для формування сигнатур в задачах кластеризації та ідентифікації зображень при симетричних афінних спотвореннях; – вперше розроблений метод побудови спектральної сигнатури зображення, що заснований на агрегації амплітудних коефіцієнтів двовимірного дискретного косинусного перетворення у чотирьох спектральних каналах (градації сірого, червоний, зелений, синій) з використанням L1-, зваженої L1- та L2-норм, а також на доведеній лемі про інваріантність модуля спектра ДКП до ортогональних поворотів і дзеркальних відображень, що дало змогу сформувати компактну, стійку до афінних симетрій сигнатуру для класифікації зображень без необхідності виявлення ключових точок; – вперше розроблений комбінований метод класифікації зображень, який заснований на формуванні підкласу потенційно схожих зображень на основі прямокутної функції належності до спектральної сигнатури з урахуванням метрики міських кварталів та нечіткого критерію подібності на основі гауссових функцій належності, що дало змогу підвищити точність класифікації, зменшити кількість помилкових відмов і об’єднувати надлишкові кластери без повторного обчислення сигнатур при динамічному оновленні бази даних. Практичне значення отриманих результатів полягає в наступному: – створено узагальнену модель комбінованого класифікатора, яка може бути адаптована для інших задач, зокрема в сфері цифрового моніторингу, архівування медіа, систем виявлення дублікатів і фейкових зображень; – розроблено алгоритмічне забезпечення побудови комбінованої (чітко-нечіткої) моделі класифікації зображень, що забезпечує високу швидкодію при збереженні високої точності і дозволяє враховувати невизначеність у поданні візуальної інформації, яка характерна для медіапотоків; – створено програмний прототип автоматизованої системи кластеризації, який дозволяє ефективно об’єднувати оригінальні та спотворені зображення в умовах великих динамічних баз даних з високою швидкістю обробки запитів. За результатами дослідження підтверджено практичну та теоретичну цінність розроблених методів, надано практичні рекомендації щодо застосування розроблених методів та розглянуто перспективи їх подальшого розвитку. Дата реєстрації 2025-07-03 Додано в НРАТ 2025-07-03 Закрити