Науково-дослідна робота студентів
Наукові роботи студентів
Розпізнавання цінників
Студент 4 курсу – Ковтуненко А.Р.
спільний проект з ТОВ SYTOSS
науковий керівник – доцент Яковлева О.В.
Робота присвячена розробці застосунку для розпізнаванню цінників різних торговельних мереж.
Проект є атестаційною роботою бакалавра освітньої програми Інформатика Ковтуненка А.Р.
Використані математичні методи та програмні технології:
Детектування штрих коду - математичної морфології, методи математичної статистики, або згорткова нейронна мережа.
Розпізнавання штрих коду - відкрита бібліотека ZXing (Zebra Crossing).
Детектування ціни та назви товару - згорткова нейронна мережа CRAFT.
Розпізнавання ціни та назви - бібліотека Tesseract.
Мова С++ з використанням бібліотек OpenCV, Libtorch, ZXing, Tesseract.
Розроблено мобільну версію застосунку з використанням технології Java Native Interface.
Визначення швидкості автомобілів в відеопотоці
Cтуденти 2-го курсу – Ковтуненко А.Р, Пилипенко П.В,
Свистунов І.О.
науковий керівник – професор Машталір С.В.
Застосунок призначений для обчислення швидкості руху автомобілів на основі аналізу відеопотоку з камер спостереження.
У виставці технічної творчості молоді у рамках Міжнарожного молодіжного форуму “Радіоелектроніка і молодь у ХІХ столітті” зайняв призове місце у номінації “Програмні технології”.
Використані математичні методи та програмні технології:
Трекінг об'єктів реалізовано за рахунок покадрової обробки відеопотоку з використанням порівнянь кадрів;
Для зображень проводилась бінаризація та обробка методами математичної морфології;
Застосунок було створено мовою С++ з використанням відкритої бібліотеки комп’ютерного зору ОpenCV.
Підрахунок людей у натовпі
Магістр Норматова Т.В.
науковий керівник – доцент Яковлева О.В.
Атестаційна робота магістра Норматової Т.В. на тему "Реалізація та дослідження у порівняльному спектрі методів для підрахунку людей у натовпі на базі згорткових нейронних мереж та класичних підходів до аналізу текстурних зображень".
Використані математичні методи та програмні технології:
метод локальних бінарних шаблонів (LBP)
нейронні мережи CSRNet та MCNN;
мова Python, бібліотеки PyTorch, OpenCV;
Результати були опробуванні на XI-й Міжнародній науково-практичній конференції «Free and Open Source Software» та на Міжнародній науково-технічній конференції конференції «Інформатика, управління та штучний інтелект» та на 24-ому Міжнародному молодіжному форумі «Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті».
На конференції у рамках 24-го Міжнародному молодіжному форуму робота посіла II місце.
Класифікація нейронними мережами та інтерпретація рішень методом Lime
Магістр Новічонок М.С.
науковий керівник – доцент Яковлева О.В.
Атестаційна робота магістра Новічонок М.С. на тему "Дослідження моделей згорткових нейронних мереж бібліотеки Keras для класифікації об’єктів на зображенні з використанням методів інтерпретації рішень моделі".
Використані математичні методи та програмні технології:
нейронні мережі Inception V3, MobileNet V1, ResNet-101 V2, ResNet-152 V2, їх моделі Keras Applications, попередньо навчені для класифікації об’єктів на зображенні;
інтепретація рішень нейронних мереж за допомогою методу LIME (на основі суперпіксельної сегментації) ;
метрики precision, recall та F-міра для оцінки якості моделей;
метод середнього арифметичного рангу та метод медіан для визначення узагальненного рангу згідно експертної оцінки;
мова Python, бібліотеки Keras, Lime;
Результати були опробуванні на XI-й Міжнародній науково-практичній конференції «Free and Open Source Software» та на Міжнародній науково-технічній конференції конференції «Інформатика, управління та штучний інтелект» та на 24-ому Міжнародному молодіжному форумі «Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті».
На конференції у рамках 24-го Міжнародному молодіжному форуму робота посіла II місце.
Дескриптор
Магістр – Солодченко К.Г.
науковий керівник – професор Гороховатський В.О.
Мета проекту - побудова методу класифікації зображень у просторі множин дескрипторів ключових точок із використанням апарату аналізу та оброблення бітових даних задля формування узагальненого опису об’єкта та подальшого його використання.
Проект є науковою роботою магістра освітньої програми Інформатика Солодченко К.Г.
У результаті цієї наукової роботи:
Розроблений підхід універсально може бути застосовано для класифікації множин бінарних даних довільної природи.
Запропоновано ефективний метод класифікації комп'ютерних зображень з використанням бінарного оброблення.
Отримані практичні програмні моделі для застосування та оцінювання ефективності методів класифікації з бінарним поданням даних і підтвердження їх результативності в прикладних базах зображень.
Мережі Кохонена
Магістр – Пупченко Д.В.
науковий керівник - професор Гороховатський В.О.
Робота присвячена розробці методів для вирішення проблеми інваріантного розпізнавання візуальних об’єктів з використанням апарату класифікації дескрипторів ключових точок зображення та засобів нейронної мережі Кохонена.
Проект є атестаційною роботою магістра освітньої програми Інформатика Пупченко Д.В.
У результаті наукової роботи:
Проаналізовано простір дескрипторів ключових точок зображення для знаходження оптимальних центрів кластерів, що використовуються у алгоритмі мережі Кохонена.
Вирішені задачі детектування особливих точок на зображенні та обчислювання дескрипторів.
Розроблені алгоритми мережі Кохонена для кластеризації дескрипторів.
Розроблена комп'ютерна модель для
тестування варіантів оброблення.
Ієрархічні ознаки
Магістр – Сірик Т.О.
науковий керівник - професор Гороховатський В.О.
Метою дослідження є розроблення модифікації методу структурного розпізнавання на підставі впровадження блокових моделей для бітів даних із просторовим інтегруванням значень їх ймовірнісних розподілів.
Проект є атестаційною роботою магістра освітньої програми Інформатика Сірик Т.О.
У результаті цієї наукової роботи:
Здійснено класифікацію зображень на основі просторового оброблення структурних описів.
Вирішені задачі детектування ключових точок на зображенні та обчислювання дескрипторів ORB.
Визначена релевантність образів у новому просторі ознак
Розроблена комп'ютерна модель для тестування і оцінки результативності варіантів оброблення.
Наукові здобутки студентів кафедри Інформатики
I місце – «Методи класифікації зображень з використанням просторового оброблення структурних описів»
магістр освітньої програми Інформатика Сірик Т.О.
науковий керівник - професор Гороховатський В.О.
У 2020 р. студентська наукова робота студента Сірик Т.О. «Методи класифікації зображень з використанням просторового оброблення структурних описів» здобула диплом 1-го ступеня на Всеукраїнському конкурсі студентських наукових робіт з напрямку «Комп’ютерні науки».
ІІ місце – «Методи структурної класифікації зображень із використанням нейронної мережі»
магістр освітньої програми Інформатика Пупченко Д.В.
науковий керівник - професор Гороховатський В.О.
У 2019 р. студентська наукова робота ст. Пупченко Д.В. «Методи структурної класифікації зображень із використанням нейронної мережі» здобула диплом 2-го ступеня на Всеукраїнському конкурсі студентських наукових робіт з напрямку «Комп’ютерні науки».
ІІІ місце – «Розпізнавання зображень за множиною ключових точок»
магістр освітньої програми Інформатика Солодченко К.Г.
науковий керівник - професор Гороховатський В.О.
У 2019 р. студентська наукова робота ст. Солодченко К.Г. «Розпізнавання зображень за множиною ключових точок» здобула диплом 3-го ступеня на Всеукраїнському конкурсі студентських наукових робіт з напрямку «Інформатика і кібернетика».
Опубліковані статті з участю студентів у 2018-2020 р.
Гороховатський, В.О., Запорожченко, А.П., Сірик, Т.О., Тарасенко, О.П. (2020) Дослідження результативності застосування ознак розподілів даних для обчислення релевантності описів зображень. Системи управління, навігації та зв’язку, вип. 1 (59), с. 68–73,doi: 10.26906/SUNZ.2020.1.068.
Гороховатський В.О. Застосування апарату аналізу та оброблення бітових даних у методах класифікації зображень за множиною ключових точок / В.О. Гороховатський, К. Г. Солодченко // Системи управління, навігації та зв’язку. –2018. – №2 (48). – C. 63–67.
Гороховатський, В.О., Пупченко, Д.В., Стяглик, Н.І. (2020) Дослідження трансформацій простору даних при навчанні мережі Кохонена у методах структурної класифікації зображень. Сучасні інформаційні системи, т. 4, №1, с. 113–118, doi: 10.20998/2522-9052.2020.1.17.
Гороховатський В.О. Дослідження системи ієрархічних ознак при блочному поданні опису у складі множини ключових точок зображення / В.О. Гороховатський, Д.О. Руденко, Т.О. Сірик // Системи управління, навігації та зв’язку. – 2019. – №2 (54). – C. 69–73. doi: 10.26906/SUNZ.2019.1.003.
Солодченко К.Г. Дослідження структурних методів класифікації зображень з використанням детектора BRISK / К.Г. Солодченко, В.О. Гороховатський, Є.П. Путятін // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI’2018): збірка наук. праць міжн. наук. конф., с. Залізний Порт, 21–27 травня 2018. – Херсон: ФОП Вишемирський В.С., 2018. – С. 279–281.
Гороховатський В.О. Аналіз властивостей, характеристик та результатів застосування новітніх детекторів для визначення особливих точок зображення / В.О. Гороховатський, Д.В. Пупченко, К. Г. Солодченко // Системи управління, навігації та зв’язку. –2018. – №1 (47). – C. 93–98.
Гороховатський В.О. Дослідження модифікацій методу встановлення релевантності зображень об’єктів за описами у вигляді множини дескрипторів ключових точок / В.О. Гороховатський, А.А. Васильченко, К.П. Манько, Р.П. Пономаренко // Системи управління, навігації та зв’язку. –2018. – №5 (51). – C. 74–78.
Пупченко Д.В. Изучение адаптационных свойств сети Кохонена в задаче классификации изображений / Д.В. Пупченко, В.А. Гороховатский, Е.П. Путятин // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI’2018): збірка наук. праць міжн. наук. конф., с. Залізний Порт, 21–27 травня 2018. – Херсон: ФОП Вишемирський В.С., 2018. – С. 274–276.
А.Р. Ковтуненко, О.В. Яковлева, В.А. Любченко, & О.В. Янголенко (2020) Дослідження сумісного використання математичної морфології та згорткових нейронних мереж для вирішення задачі розпізнавання цінників. Вісник Національного технічного університету ХПІ (3). 24-31.
Yakovleva, O., Nikolaieva, K. (2020). Research Of Descriptor Based Image Normalization And Comparative Analysis Of SURF, SIFT, BRISK, ORB, KAZE, AKAZE Descriptors. Advanced Information Systems, 4(4), 89-101. doi:10.20998/2522-9052.2020.4.13
Lyashenko V., Kobylin O., Selevko O. (2020) Wavelet Analysis and Contrast Modification in the Study of Cell Structures Images // International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. 9(4). – 4701-4706.
Kobylin, O., Vyskrebentseva, S., & Petrova, R. (2019). Обробка даних, що містять пропуски в задачах кластеризації . Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць, 5(57), 45-50. https://doi.org/https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.5.045
Матеріали міжнародного молодіжного форуму
Конференція «Сучасні методи обробки зображень»:
Алмакаєва А.Є. "Метод автоматичної генерації рівнів комп’ютерної гри на основі дисперсії випадкових величин"
Андрєєва А.Ю. "Про можливості інформаційних технологій під час розробки веб-застосунків"
Антіпов О.С. "Обчислення релевантності кластерних описів візуальних об’єктів"
Богдан Д.І. "Архітектури нейронних мереж для розпізнавання образів"
Бугаєвський М.С. "Поліпшення якості управління проектами на основі методології гнучкого управління проектами AGILE"
Висоцький Д.О. "Розроблення JAVA-застосунків для NOSQL баз даних як компонентів інформаційної системи"
Єрьоменко В.М. "Класифікація на основі статистики дескрипторів ключових точок"
Зарівчацький Р.М. "Порівняльний аналіз сучасних детекторів ключових точкових зображень"
Каплій А.В. "Використання методу РСА у задачі розпізнавання облич"
Карпушин Д.М. "Методи суперпіксельної сегментації та їх застосування для аналізу зображення з різнорідною текстурою"
Ковтуненко А.Р. "Створення додатку для розпізнавання цінників у торгівельних мережах шляхом сумісного використання математичної морфології та згорткових нейронних мереж"
Коморний Д.С. "Моделювання методу самонавчання на множині структурних ознак зображень"
Кравець Р.А. "Прогнозування об'єму продажів інтернет-магазину за допомогою інтервальної моделі авторегресії - змінного середнього (ARIMA)"
Лапченко В.О. "Технології розпізнавання облич"
Леонов М.С. "Розробка системи виявлення обличчя у відео потоці в умовах малопотужного апаратного забезпечення та із застосуванням бібліотеки OPENVINO разом з графічним прискорювачем NEURAL STICK V2"
Луцива Д. В. "Створення зображення усередненого обличчя за допомогою мови С++ та бібліотек OPENCV, DLIB"
Магомет А.В. "Про розроблення медичної інформаційної системи"
Монастирський В.Р. "Кластерізація відеозображень"
Московченко Є.С. "Технологія "мішок слив" для відображення релевантності структурних описів зображень"
Новічонок М.С. "Аналіз згорткових нейронних мереж бібліотеки TENSORFLOW для вирішення задачі детектування та класифікації об’єктів на зображенні"
Норматова Т.В. "Дослідження питання підрахунку людей у настовпі на базі згорткових нейронних мереж"
Павлова М.О. "Метод ланцюгованного кодування Фрімена у комп’ютерному зорі"
Педан Р. В. "Дослідження зв’язку детекторів та дескрипторів ключових точок"
Пилипенко П.В. "Пошук плагіату зображень за допомогою аналізу характерних точок"
Пономаренко Т.С. "Аналіз існуючих алгоритмів сегментації зображень"
Пригодій А.І. "Аналіз та кластерізація зображень, представлених у формі часових рядів"
Резник М.В. "Використання автономного приладу розпізнавання образів на різних групах об’єктів"
Рибалка М. О. "Система знаходження облич та підрахунку кількості людей у відеопотоці"
Cанжаровський А.В. "Математичне моделювання при розробленні високонавантажених програмних систем"
Селевко О.В. "Програмно-апаратна реалізація методів нормалізації та розпізнавання об’єктів"
Сергєєв Я. С. "Методи класифікації зображень"
Сірик Т.О."Вивчення результативності системи ієрархічних ознак для класифікації зображень"
Стребков Г.С. "Генеративні змагальні мережі в розпізнаванні зображень"
Танянський О.С. "Алгоритм читання QR-коду"
Тарапата Д.Р. "Методи OPENCV та метод K-середніх у визначенні домінуючих кольорів на зображенні"
Таскаєв В.О. "Порівняльний аналіз розкладань афінних перетворень в завданні нормалізації зображень"
Ткаченко Д.А. "Нормалізація проективно спотворених зображень з використанням інваріантних відображень"
Товстолєс Д.Ю. "Аналіз методів детектування об’єктів на зображеннях"
Чугайов О. О. "Розробка та дослідження методів пошуку зображень на основі аналізу характерних точок"
Шевченко М. С. "Розробка та дослідження методу зшивання зображень на основі аналізу дескрипторів"
Каталог виставки технічної творчості молоді (2020 рік)
Каталог виставки технічної творчості молоді можна переглянути тут.
Гречишкін Данило Сергійович, ст. гр. ІТІНФ-19-3 "Швидка побудова трикутника Серпинського методом хаоса"
Ковтуненко Андрій Романович, ст. гр. ІТІНФ-16-1 "Знаходження та розпізнавання цінників товарів на зображенні шляхом сумісного використання математичної морфології та згорткових нейронних мереж"
Леонов Микита Сергійович, ст. гр. ІТІНФ-16-1 "Розпізнавання та підрахунок людей методами машинного навчання на малопотужних системах"
Луціва Дарина Вячеславівна, ст. гр. ІТІНФ-17-1 "Створення зображення усередненого обличчя за допомогою мови С++ та бібліотек OpenCV, Dlib"
Пилипенко Павло Володимирович, ст. гр. ІТІНФ-16-1 "Пошук ідентичних зображень в колекції на основі аналізу характерних точок для вирішення задачі плагіату зображень"
Рибалка Михайло Олексійович, ст. гр. ІТІНФ-18-2 "Система підрахунку кількості облич у відеопотоці"
Каталог виставки технічної творчості молоді (2019 рік)
Каталог виставки технічної творчості молоді можна переглянути тут.
Ачкасов Іван Володимирович, ст. гр. ІНФ-14-1 "Автоматичне розпізнавання даних у паспорті"
Данилов Максим Володимирович, ст. гр. ІНФм-17-1 "Розпізнавання рукописних символів методом обчислення інваріантів та машинного навчання SVM"
Довженко Анна Віталіївна, ст. гр. ІНФм-18-1 "Локалізація та розпізнавання облич методом знаходження ключових точок та розпізнавання їх за допомогою SVM"
Шевченко Вадим Дмитрович, ст. гр. ІНФм-18-1 "Використання технологій комп'ютерного аналізу зображень для визначення калорійності продуктів під час планування дієти"
Каталог виставки технічної творчості молоді (2018 рік)
Каталог виставки технічної творчості молоді можна переглянути тут.
Ачкасов Іван Володимирович, ст. гр. ІНФ-14-1 "Локалізації та розпізнавання автомобільних номерів за допомогою «каскаду Хаара»"
Дев’ятов Олександр Дмитрович, ст. гр. ІНФ-14-1 "Програмне забезпечення для розпізнавання кісті руки на фоні"
Довженко Анна Віталіївна, ст. гр. ІНФ-14-1 "Динамічне розпізнавання дорожніх знаків на відео"
Ковтуненко Андрій Романович, Пилипенко Павло Володимирович, Свистунов Ілля Олексійович, ст. гр. ІТІНФ-16-2 "Spdtrace"
Козінець Дмитро Олександрович, ст. гр. ІНФ-14-2 "Використання нейронної мережі у сучасному світі. Інструмент для розпізнавання складного зображення для соціальних мереж"
Норматова Тетяна Віталіївна, Новічонок Марія Сергіївна, ст. гр. ІНФ-15-1 "Machine learning у хроматографічному аналізі"
Подласенко Євген Павлович, ст. гр. ІНФ-14-1 "Розробка охоронного програмного комплексу стеження за рухомими об’єктами"
Теми кваліфікаційних робіт студентів
Теми бакалаврських робіт (2020)
Моделювання мір для обчислення релевантності кластерних описів візуальних об’єктів
Моделювання інформаційної системи для менеджменту процесу розробки програмного забезпечення за допомогою Agile методології
Моделювання інформаційної системи підтримки паліативних пацієнтів
Розроблення сервісу для аналізу відвідуваності сайтів
Моделювання адаптивної системи мобільних засобів для медичної діагностики
Розроблення методу розпізнавання зображень на основі статистичних характеристик множини дескрипторів ключових точок
Методи суперпіксельної сегментації зображень
Розробка застосунку для розпізнавання цінників товарів шляхом сумісного використання математичної морфології та згорткових нейронних мереж
Розробка застосунку для дослідження методів діагностування хвороби пацієнта
Розробка застосунку для спектрального аналізу тепловізійних зображень
Розробка системи відеомоніторингу рухомих об'єктів на основі малопотужних пристроїв з застосуванням штучних нейромереж
Розроблення сервісу для відновлення пароля аккаунта Google
Розроблення моделі для створення медичної інформаційної системи
Розроблення моделі інформаційної системи для оцінки та підбору медичного персоналу
Розроблення автоматизованої системи для розподілу та обліку навчального навантаження коледжу
Моделювання технології «мішок слів» для визначення релевантності структурних описів зображень
Моделювання та аналіз результативності детекторів для визначення ключових точок зображення
Розробка веб-застосунку для пошуку плагіату зображень в текстових документах на основі аналізу характерних точок
Програмний застосунок управління об’єктами за допомогою нейронної мережі
Моделювання медичної інформаційної системи
Розробка мобільного додатку до підтримки прийняття рішень щодо клінічного діагностування хвороби людини
Розроблення сервісу для перевірки документів у відеопотоці
Розроблення системи детектування людей на зображеннях
Розроблення веб-платформи для соціальних мереж у хмарі
Теми магістрських робіт (2020)
Дослідження та розробка штучної нейронної мережі для знаходження місця розташування автомобільних номерів
Дослідження та аналіз можливостей методів Text Mining для підвищення якості перевірки текстів на плагіат
Розробка та дослідження методу нормалізації афінних перетворень
Дослідження методів порівняння зображень на базі діаграм Вороного
Розробка та дослідження методу прогнозування за допомогою апарату часових рядів
Розробка та дослідження методу пошуку зображення у базах даних
Дослідження програмних засобів для організації автоматизованого документообігу у банківських системах
Дослідження методів компаративного аналізу сегментації
Дослідження методу непараметричної статистики для визначення релевантності описів зображень
Дослідження методу зіставлення структурних описів зображень з використанням мультимножин
Дослідження методу стиснення аудіоданих з використанням вейвлет-перетворення
Розробка та дослідження методу знаходження та розпізнавання структури цінника для супермаркетів
Дослідження методів оцінки альтернатив в задачах багатокритеріального вибору в нечітких умовах
Розробка та дослідження методу машинного навчання для нечіткої кластеризації даних
Розробка та дослідження методу ідентифікації порід котів за їх зображеннями
Дослідження методу розпізнавання облич
Дослідження методу розпізнавання геоінформаційних ситуацій в системах моніторингу територій
Дослідження методів фрагментної сегментації зображень за умов невизначеності
Розробка та дослідження адаптивного методу ймовірнісної нечіткої кластеризації даних
Дослідження та розробка методу планування харчової дієти на основі навчання штучної нейронної мережі для знаходження продуктів та їх калорійності
Розробка та дослідження методу кластеризації для прогнозування
Дослідження та розробка моделі і методу генерування зображень на основі нейронних мереж
Розробка та дослідження методу кластеризації часових рядів для сегментації відеоряду
Дослідження гібридних методів для класифікації складноструктурованих зображень
Розробка та дослідження методу нормалізації геометричних перетворень зображень на основі аналізу характерних точок
Дослідження методів побудови оптимального шляху по пересічній місцевості відповідно до заданих точок
Дослідження та розробка предметно-орієнтовної мови програмування для медичного діагностування
Дослідження методів прийняття рішень щодо сценарію лікування хвороби
Дослідження та розробка методу діагностування хвороби з використанням структурованих та неструктурованих даних
Розробка та дослідження нейромережевого методу ідентифікації номерних знаків
Дослідження результативності застосувань апарату нейромереж у методах структурного розпізнавання зображень
Дослідження та розробка системи обробки розпізнавання осіб на зображеннях
Дослідження та розробка методу автоматичного розпізнавання та перекладу профільного тексту
Розробка та дослідження методу оцінки якості кластеризації часових рядів
Дослідження ефективності засобів бінарного оброблення даних у структурних методах класифікації об’єктів
Розробка та дослідження методу нечіткої кластеризації даних з пропусками
Дослідження та розробка моделі і методу реконструкції в просторі на основі зображень
Дослідження та розробка інформаційно-пошукової системи з неструктурованими наборами даних з датчиків