Статті в журналах з теми "Обробка зображення"
Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Обробка зображення.
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 статей у журналах для дослідження на тему "Обробка зображення".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте статті в журналах для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
1
Шулигін, Д., та Є. Настенко. "АЛГОРИТМ ПОРІВНЯННЯ ДВОХ ЗРАЗКІВ ДЛЯ АНАЛІЗУ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ШЛЯХОМ СПІВСТАВЛЕННЯ ПАТЕРНІВ". Біомедична інженерія і технологія, № 6 (18 грудня 2021): 138–46. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.247780.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою роботи була розробка та реалізація нового алгоритму порівняння двох медичних зображень паренхіматозних органів шляхом виокремлення в них однакових та унікальних патернів та наступного їх аналізу. Для цього було розглянуто найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень, серед яких були строге порівняння, порівняння нечітких пікселів та порівняння гістограм. Оскільки найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень мають недоліки, які роблять неможливим їх використання в аналізі медичних зображень було створено програмний додаток для порівняння двох медичних зображень, який реалізовує алгоритм порівняння зображень шляхом співставлення патернів, а також використовує для попередньої обробки алгоритм зменшення кількості відтінків сірого. Для розробки було використано фреймворк .NET та мову програмування C#. Після аналізу отриманих результатів роботи програмного додатку на зображеннях легень у станах норми, пневмонії, COVID-19, COVID-19 з пневмонією, а також печінки у нормі та при цирозі було з’ясовано, що при такому підході попередня обробка зображень шляхом зменшення кількості відтінків сірого є необхідним компонентом програми, а також що можливо отримати задовільні результати навіть при обробці зображень, які містять додаткову інформацію про оточуючі тканини, але для найкращого результату на вхід програми бажано подавати зображення, на яких міститься виключно текстура досліджуваних органів. Також результати роботи створеного додатку можуть бути використані для створення тренувальних вибірок для навчання нейронних мереж та інших класифікаційних алгоритмів.
Ключові слова – обробка зображень, аналіз текстури, системи підвищення ефективності, .NET, C#
2
Kovalevsky, S. V., та N. D. Sidyuk. "Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур". Обробка матеріалів тиском, № 1(50) (31 березня 2020): 210–16. http://dx.doi.org/10.37142/2076-2151/2020-1(50)210.
Повний текст джерелаАнотація:
Ковалевський С. В., Сидюк Д. М. Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур. Oбробка матеріалів тиском. 2020. № 1 (50). C. 210-216.
В роботі запропонований спосіб обробки зображення для подальшого розпізнавання об'єктів різних структур штампованок на основі зображень (фотографії). Цей метод дозволяє зробити інваріантними невраховані фактори, які можуть вплинути на якість фотографії. Як об'єкт дослідження виступають зразки шліфів сталей після термічної обробки. Час витримки і умови охолодження ідентичні для всіх випадків. Обробка зображень передбачає їх попереднє поліпшення, а саме видалення шумів і виставляння авторівней, подальше перетворення в цифровий масив даних, отримання гістограми зображення з подальшим виділенням більш інформативною частини сигнатури. Перетворення безперервного сигналу (зображення) в сигнатуру за допомогою дискретизації і квантування виконано в системі MatLab 6.1 і дозволило виключити суб'єктивні фактори візуального аналізу і класичних методів розрахунку співвідношення структур в металі. Кількість інтервалів приймається рівним 10. Тестове і навчальне безлічі формуються в програмі Microsoft Access на основі даних про зображення, термічної обробки, склад і співвідношенні структур. У програмі NeuroPro 0.25определяется значимість входів і встановлюється взаємозв'язок між температурним режимом, фазами в структурі і сигнатурою зображення. Підтверджено можливість прогнозу структури і зображення фаз на основі температурного режиму, типу і часу охолодження. Додатково вирішена зворотна задача можливості прогнозу технологічних параметрів термічної обробки на основі раніше існуючих прикладів. Метод застосуємо до будь-якої кількості інтервалів, від 2 до 255. Збільшення кількості інтервалів може дати можливість відтворити прогнозовану структуру в якості зображення.
3
Добровська, Л., та А. Руденко. "ІДЕНТИФІКАЦІЯ КОРИСТУВАЧІВ ПІДСИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ НА ОСНОВІ СІТКІВКИ ОКА". Біомедична інженерія і технологія, № 6 (11 грудня 2021): 121–29. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.246909.
Повний текст джерелаАнотація:
Забезпечення біометричної безпеки має важливе значення в більшості сценаріїв перевірки справжності користувача та його ідентифікації. Розпізнавання, засноване на зразках райдужної оболонки, є важливою областю досліджень, покликаної забезпечити надійну, просту і швидку підсистему ідентифікації користувачів системи, яка використовує камеру (її можна використовувати у будь-якій системі, яка має механізм авторизації, де необхідна гарантія підвищеної безпеки). Мета роботи полягає у встановленні основних етапів алгоритму ідентифікації (класифікації) користувачів системи на основі обробки зображення сітківки ока із зіницею.
Алгоритм розпізнавання райдужної оболонки ока для реєстрації користувачів системи включає такі етапи
- попередня обробка зображення: зображення проходить різні фільтри (серед них фільтр Гауса та низько-частотні фільтри, гістограмні перетворення);
- препроцессінг: 1) локалізація внутрішніх і зовнішніх меж області райдужної оболонки ока з використанням генетичного алгоритму; 2) нормалізація зображення, 3) виокремлення значущої інформації;
- класифікація (або зіставлення із елементами БД) - виконана на основі двошарового персептрону (ДП).
Для оцінки алгоритмів розпізнавання райдужної оболонки використано базу даних оцифрованих 100 зображень очей у відтінках сірого від 50 різних людей (класів). Експерименти проводилися у два етапи: 1) сегментація і 2) розпізнавання райдужної оболонки. На першому етапі для локалізації райдужних оболонок застосовується алгоритм прямокутної області. На другому етапі виконується класифікація малюнка райдужної оболонки за допомогою мережі. Сформовані множини навчання й тестування (відповідно 60 зображень очей від 30 різних людей; 40 зображень очей від 20 різних людей). Виявлені райдужки для класифікації після нормалізації та посилення масштабуються за допомогою усереднення. Це допомагає зменшити розмір мережі. Потім зображення подаються матрицями, які є вхідним сигналом для мережі. Виходами ДП є класи візерунків райдужки. Для класифікації райдужної оболонки використовується алгоритм нейронного навчання. Точність розпізнавання на множині навчання становила 95,25%; на множині тестування - 89%.
Ключові слова - біометрія, розпізнавання райдужної оболонки ока, нейронна мережа
4
Богомолов, М. Ф., В. В. Шликов та С. І. Вовянко. "КОМП’ЮТЕРНА ОБРОБКА СПЕКЛ-ІНТЕРФЕРОГРАМ ДЛЯ ОПТИЧНОГО ДІАГНОСТУВАННЯ БІОЛОГІЧНИХ МІКРООБ’ЄКТІВ". Біомедична інженерія і технологія, № 6 (17 листопада 2021): 99–108. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.244563.
Повний текст джерелаАнотація:
Реферат: Комп’ютерна обробка спекл-інтерферограм для оптичного діагностування біологічних мікрооб’єктів дає можливість визначити оптичні та фізичні параметри компонентів біологічного об’єкта. Важливою характеристикою розробленої моделі є універсальність при її застосуванні, що дає можливість забезпечити необхідну адекватність і однозначність оптичних співвідношень з оригіналом. Під час комп’ютерної обробки проводиться розрахунок розподілу випромінювання в середовищі температурних полів.
Метою моделювання є дослідження взаємодій лазерного випромінювання з біологічними мікрооб’єктами для удосконалення та підвищення ефективності лазерної діагностики.
Методика реалізації. Для дослідження взаємодії електромагнітного випромінювання з еритроцитами крові людини використано метод спекл-інтерферометрії, який було взято за основу для побудови лабораторного стенду. Розроблений лабораторний стенд дозволив отримати спекл-інтерферограми для чотирьох патологічних зразків еритроцитів крові людини. Для обробки спекл-інтерферограм зразків створено комп’ютерну модель в середовищі Matlab, яка дає змогу досліджувати зображення у форматі JPEG з роздільною здатністю 72х72 точок на дюйм.
Результати дослідження В результаті комп’ютерної обробки та моделювання розраховуються поверхні нормованої крос-кореляції між двома досліджуваними зразками спекл-інтерферограм. Отримані залежності показали, що найбільший пік коефіцієнта кореляції припадає на центральну частину спекл–інтерферограм зразків крові. Середня інтенсивність випромінювання для зразків істотно не розбігається, але показано, що інтенсивність випромінювання одного із зразків на 12% вища за інтенсивність випромінювання для еталонного зразка. Наведені результати дають можливість визначення патології в зразках крові на основі дослідження спекл-інтерферограм під час оптичного діагностування біологічних об’єктів.
Висновки. Запропоновано спосіб визначення патології в зразках крові людини за допомогою дослідження спекл-інтерферограм біологічних об’єктів та комп’ютерної обробки оптичних зображень зразків на основі моделі в середовищі Matlab.
Ключові слова: спекл-інтерферограми, еритроцити крові, діагностування біологічних мікрооб’єктів, оброблення зображень, модель, Matlab
5
Білобородова, Т. О., І. С. Скарга-Бандурова, О. Л. Прищепа, Л. О. Шумова та С. О. Ломакін. "Технології цифрової гістології". ВІСНИК СХІДНОУКРАЇНСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ імені Володимира Даля, № 2 (266) (13 березня 2021): 5–12. http://dx.doi.org/10.33216/1998-7927-2021-266-2-5-12.
Повний текст джерелаАнотація:
Прогрес інформаційних технологій, доступність обчислювальних потужностей, наявність великих наборів даних, розвиток технологій штучного інтелекту, машинного і глибокого навчання дали поштовх розвитку цифрової гістології. Сучасні дослідження спрямовані на створення єдиного стандартизованого рішення цифрової гістології, яке відповідатиме рівню діагностичної точності традиційної світлової мікроскопії. В статті представлено результати аналізу поточного стану і перспектив використання інформаційних технологій для цифровізації процедур патогістологічного дослідження. Розглянуто напрямки цифрової гістології, що включають телепатологію, цифрову патологію, аналіз зображень мікроскопій гістологічних препаратів та аналітику даних. Розглянуто основні технології цифрової гістології за напрямками, які, перетинаючись, доповнюють один одного. Визначено поточні завдання і проблеми цифрової гістології, а також напрямки досліджень у відповідності до задач аналізу і пошуку ефективних рішень у цій галузі. Формалізовано наступні основні етапи цифрової гістології: формування оптичного зображення мікроскопом, обробка цифрового зображення, передача даних по мережі, їх відображення на моніторі та формування патогістологічного висновку, який, в свою чергу, містить розпізнавання та аналіз гістологічних зображень, інтерпретацію і валідацію отриманих результатів, оцінку ефективності використовуваних аналітичних моделей. Виділено основні обмеження цифрової гістології, пов'язані з технологіями розпізнавання гістологічних зображень. Розглянуто умови валідації досліджень та інструментів цифрової гістології, які повинні бути належним чином перевірені з використанням репрезентативних даних для забезпечення узагальнення підходів і сумісності. Обґрунтовано задачі подальших досліджень у вигляді удосконалення процесу розпізнавання та аналізу гістологічних зображень з використанням технології глибокого навчання, яка показує високу точність сегментації, виявлення та класифікації при аналізі зображень мікроскопій гістологічних препаратів.
6
Khudov, H., O. Makoveichuk, I. Khizhnyak, S. Berezina та Yu Solomonenko. "МЕТОД БАГАТОМАСШТАБНОГО ОБРОБЛЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ З БОРТОВИХ СИСТЕМ ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ЕЛЕМЕНТІВ МІСЬКОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 55 (21 червня 2019): 3–7. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.3.003.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є метод багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптикоелектронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. Метою є розробка методу багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. Завдання: аналіз відомих методів оброблення багатомасштабної послідовності зображень, розробка методу багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури, проведення оброблення зображення з бортової системи оптико-електронного спостереження. Використовуваними методами є: методи теорії імовірності, математичної статистики, методи оптимізації, математичного моделювання та цифрової обробки зображень, методи математичної логіки. Отримані такі результати. Встановлено, що відомі методи оброблення багатомасштабної послідовності зображень не можуть бути напряму застосовані до багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження. Запропоновано метод багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. В основі методу покладений двоетапний метод виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптикоелектронного спостереження з використанням перетворення Хафа. Проведено оброблення зображення з бортової системи оптико-електронного спостереження методом багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано метод багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. На відміну від відомих, передбачається використання двоетапного методу визначення елементів міської інфраструктури на зображеннях з різним значення масштабного коефіцієнта, перемасштабування оброблених зображень з різним значенням масштабного коефіцієнта до вихідного розміру та розрахунок зображення-фільтру, а результуюче оброблене зображення є попіксельним добутком вихідного зображення та зображення-фільтру.
7
Федоряка, М., та K. Мелкумян. "Гібридний метод обробки зображень на конволюційних нейронних мережах". Адаптивні системи автоматичного управління 1, № 38 (31 травня 2021): 72–76. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.38.2021.233198.
Повний текст джерелаАнотація:
Стаття присвячена опису моделі конволюційної нейронної мережі для покращення роздільної здатності зображень на мобільних пристроях. В наш час мобільна фотографія стає все більш і більш популярною. Багато людей вибирають у якості основного пристрою для створення фото свій смартфон, оскільки це значно зручніше, швидше та дешевше за спеціалізовану камеру. Нажаль, висока роздільна здатність і якість фото доступна лише покупцям дорогих смартфонів. Саме тому актуальною є проблема покращення роздільної здатності та чіткості фотографій є неймовірно актуальною. Традиційні алгоритми без використання машинного навчання демонструють непогані результати і не потребують великого обсягу часу, потрібного на підбір наборів даних, що необхідні для тренування нейронної мережі, та, власне, на сам процес тренування. Проте, іх ефективність та якість результату значно гірша ніж у підходів з використанням нейронних мереж. Саме тому пропонується застосувати гібридний метод обробки зображень, що базується на конволюційних нейронних мережах. Структура мережі відрізняється від класичних підходів комбінацією обробки нейронною мережею та одним з більш традиційних алгоритмів обробки зображень. Запропонавана системавикористовує конволюційні нейронні мережі замість традиційних генеративних змагальних мереж. Запропонована архітектура мережі використовує автокодувальник, який вчиться на різких зображеннях шляхом вилучення ознак. Після навчання вихідне зображення пропускається через автокодувальник. Після видалення шумів та застосування корекцій, декодер створює з цих даних необхідне різке зображення. Після обробки нейронною мережею, застосовується алгоритм Unsharp Masking з буфером глибини для покращення контрасту і яскравості результуючого зображення. У статті наведено перелік переваг використання вищезазначеної системи.
Бібл. 5, іл. 1.
8
Khudov, H., О. Makoveichuk, I. Khizhnyak, Y. Solomonenko та I. Yuzova. "МЕТОД ВИДІЛЕННЯ ОБ’ЄКТІВ МІСЬКОЇ ЗАБУДОВИ НА ЗОБРАЖЕННЯХ БОРТОВИХ СИСТЕМ ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ПЕРЕТВОРЕННЯ ХАФА". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 6, № 52 (13 грудня 2018): 20–24. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.6.020.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є метод виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження. Метою є розробка методу виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження. Завдання: обґрунтування необхідності виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження; викладення сутності методу виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження; візуальна оцінка якості виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження. Використовуваними методами є: методи теорії імовірності, математичної статистики, методи оптимізації, математичного моделювання та цифрової обробки зображень. Отримані такі результати. Встановлено, що актуальним є питання виділення на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження географічного ландшафту, будівель, культурних центрів і критичних елементів інфраструктури, типу підприємств, транспортних систем та інших важливих забудов. Встановлено, що об’єкти міської забудови (мости, дороги, будинки тощо) є досить контрастними і містять багато прямих ліній. Виділення об’єктів міської забудови розглядається як двоетапний метод, а саме, застосування деякого детектора границь та застосування безпосередньо перетворення Хафа. На першому етапі проводиться виділення границь, на другому – виділення прямих ліній. У якості детектору границь запропоновано використання детектору границь Канні. Висновки. Встановлено, що візуальна якість дозволяє виділити об’єкти міської забудови на обробленому зображенні, а запропонований метод може бути використано для знаходження об’єктів міської забудови. Напрямком подальших досліджень є використання багатомасштабного методу обробки зображень.
9
Khizhnyak, I., A. Makoveychuk та H. Khudov. "ІНФОРМАЦІЙНА РОЙОВА ТЕХНОЛОГІЯ ТЕМАТИЧНОГО СЕГМЕНТУВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ, ЩО ОТРИМАНІ З БОРТОВИХ СИСТЕМ ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 49 (3 липня 2018): 26–32. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.3.026.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є інформаційні ройова технологія тематичного сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптико-електронного спостереження. Метою є розробка інформаційної технології сегментування, в основу якої покладений ройовий метод тематичного сегментування оптико-електронного зображення. Завдання: аналіз рівнів технології дешифрування оптико-електронного зображення, аналіз основних етапів обробки оптико-електронного зображення та рівнів локалізації об’єктів інтересу на етапі розпізнавання, аналіз основних вимог до тематичних сегментів зображення, аналіз відомих методів та інформаційних технологій сегментування зображень, що отримані з бортових систем спостереження, обґрунтування цільової функції тематичного сегментування та вибору оптимального значення порогу сегментування, розробка інформаційної ройової технології тематичного сегментування зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження, наведення тестового прикладу тематичного сегментування кольорового зображення. Використовуваними методами є: методи теорії імовірності, математичної статистики, ройового інтелекту, кластерізації даних, еволюційних обчислень, методи оптимізації, математичного моделювання та цифрової обробки зображень. Отримані такі результати. Встановлено, що основним етапом обробки зображень, що отримані з бортових систем спостереження, є етап тематичного сегментування. Встановлено, що у теперішній час невелика кількість досліджень присвячена вирішенню задачі тематичного сегментування зображень, що отримані з бортових систем спостереження. Встановлено, що у якості цільової функції використовується функція, яка визначається як сума дисперсії інтенсивності пікселів в межах кожного тематичного сегменту, а оптимізація полягає у мінімізації цільової функції. В основу інформаційної ройової технології покладені удосконалені методи ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування оптико-електронного зображення та ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності оптико-електронних зображень. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: підвищення візуальної якості сегментованого зображення, що в подальшому суттєво впливає на вирішення завдання дешифрування зображення.
10
Федоров, Євген Євгенович, та Тетяна Юріївна Уткіна. "МЕТОД ОЧИЩЕННЯ ВІД ШУМУ ВІЗУАЛЬНОЇ БІОМЕТРИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ". Вісник Черкаського державного технологічного університету, № 4 (24 грудня 2021): 5–15. http://dx.doi.org/10.24025/2306-4412.4.2021.247856.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі запропоновано метод очищення від шуму візуальної біометричної інформації за рахунок визначення структури моделі згладжуючої фільтрації візуальної інформації про ідентифіковану особистість на основі статистичного оцінювання якості очищення від шуму двовимірного сигналу. В результаті проведеного системного аналізу сучасних методів очищення зображення від шуму встановлено, що розглянуті методи мають один або більше з таких недоліків: не автоматизовано вибір структури та параметрів моделі фільтра та/або невисока точність очищення від адитивного та мультиплікативного шуму. Тому актуальною є розробка методу очищення від шуму візуальної біометричної інформації для проведення попередньої обробки зображення обличчя людини, що забезпечить необхідну якість зображень і не вимагатиме трудомісткої процедури визначення значень параметрів оператором на основі емпіричного досвіду. Визначено структуру моделі згладжуючої фільтрації. Запропоновано характеристики та критерій якості очищення від шуму візуального сигналу. Для визначення параметра порядку фільтра проведено чисельні дослідження за допомогою бази даних Siblings, що дозволило встановити найефективніший метод: у випадку адитивного гаусового шуму та у випадку мультиплікативного гаусового шуму, найменшу середньоквадратичну помилку, тобто таку, що відповідаєкритерію якості очищення від шуму візуального сигналу, забезпечує середньо a -усічений фільтр. Запропонований метод дозволяє ставити і вирішувати завдання попередньої обробки візуального сигналу, що використовуються для аналізу і зберігання візуальної інформації в інтелектуальних комп’ютерних системах біометричної ідентифікації особистості по зображенню обличчя.
11
Балашов, Едуард. "Особливості стилю саморегульованої навчальної діяльності студентів". Теоретичні і прикладні проблеми психології, № 1(51) (2020): 5–16. http://dx.doi.org/10.33216/2219-2654-2020-51-1-5-16.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглядаються особливості стилю саморегуляції студентів, визначені за допомогою опитувальника «Стиль саморегуляції поведінки» В. Моросанової. Метою нашого дослідження є теоретичне визначення психологічних особливостей і концептуальних характеристик, емпіричне визначення стилів саморегуляції у навчальній діяльності студентів, а також визначення кореляційних зв’язків між рівнями саморегуляції навчання студентів та її стилями за допомогою коефіцієнта кореляції Спірмена. Згідно результатів нашого емпіричного дослідження констатуємо, що у досліджуваній групі переважає середній рівень (майже 45%), а також оперативний стиль (понад 60%) саморегуляції поведінки навчальної діяльності студентів. Легко бачити, що серед студентів переважає оперативний стиль саморегуляції діяльності (відповідно 14,0% на високому рівні, 30,2% на середньому рівні та 18,6% на низькому рівні). Наступним за мірою розповсюдження серед респондентів у нашому дослідженні є автономний стиль саморегульованої навчальної поведінки (відповідно 7% респондентів на високому рівні, 11,7 % на середньому рівні та 4,6 % на низькому рівні саморегуляції). Емпіричні дослідження виявили, що найменш характерний для респондентів є стійкий стиль саморегуляції навчальної діяльності (9,3% на високому рівні, по 2,3% на середньому та низькому рівнях). Статистична обробка емпіричних даних показала значну пряму кореляцію між середнім рівнем саморегуляції та її оперативним стилем у студентів, пряму кореляційна залежність між високим рівнем саморегуляції навчальної діяльності та стійким стилем саморегуляції, а також обернену кореляцію між середнім рівнем саморегуляції навчання та її автономним стилем. Представлено аналіз та графічне зображення результатів дослідження студентів. Результати дослідження відображені у вигляді графічних зображень кожної з визначених характеристик. Зроблено висновки щодо важливості формування у студентів оптимального стилю саморегуляції, що дозволить усвідомлювати свою навчальну поведінку і виконувані навчальні дії, а також управляти ними з метою підвищення ефективності цієї навчальної діяльності.
12
Васильченков, Олег Георгійович, Наталія Олександрівна Євсіна, Дмитро Валентинович Сальніков та Павло Володимирович Буслов. "РЕАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА З ПОСТФІЛЬТРАЦІЙНИМ ПРИЙНЯТТЯМ РІШЕННЯ НА МІКРОПРОЦЕСОРНИХ АРХІТЕКТУРАХ З ВЕКТОРНИМ РОЗШИРЕННЯМ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПОКАЗНИКІВ ЕФЕКТИВНОСТІ СУДОВОЇ ЕКСПЕРТИЗИ". Вісник Черкаського державного технологічного університету, № 4 (15 березня 2021): 93–102. http://dx.doi.org/10.24025/2306-4412.4.2020.223572.
Повний текст джерелаАнотація:
Наводяться результати досліджень засобів забезпечення показників ефективності судової експертизи зображень, у тому числі й цифрових. Проводиться аналіз основних завдань, що стоять при експертизі зображень, і методи їх розв’язання. Основною проблемою таких досліджень є недостатня автоматизація процесу обробки зображень при експертизі. Об’єктом дослідження є процес фільтрації зображень, предметом досліджень – фільтри, які використовуються при обробці зображень. В результаті аналізу реалізацій детекторів шуму встановлено, що вони є обчислювально складними. А апаратні витрати на реалізацію алгоритму на сучасних мікропроцесорах і програмованих інтегральних схемах можуть істотно обмежувати застосування таких алгоритмів у додатках, що вимагають обробки в реальному часі. Метою статті є побудова швидкодіючої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення на сучасних процесорних архітектурах. Наведено результати аналізу можливості використання векторних інструкцій сучасних процесорних архітектур, розглянуто алгоритми векторизації сортування для ефективної реалізації підпрограми пошуку медіанного значення всередині поточного і проведено моделювання фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення з метою з’ясування придатності для використання в задачах реального часу. В результаті проведених досліджень вперше запропоновано метод векторизованої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення, придатний для процесорів з набором команд SIMD ARM NEON, Intel SSE або AVX; розглянуто використання сортувальних мереж як алгоритму пошуку медіани для процесорів з векторним розширенням; вперше побудовано реалізацію фільтра описаним методом для процесора ARM Cortex-A9 в складі SOC Intel Cyclone® V SE 5CSEBA6U23I7NDK; проведено моделювання роботи фільтра на ARM Cortex-A9. Швидкість обробки зображення 512x512 пікселів становила понад 500 кадрів на секунду. Швидкість обробки напівтонових зображень FullHD – понад 60 кадрів на секунду.
13
Makoviechuk, O., I. Ruban та G. Hudov. "ВИКОРИСТАННЯ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ ЗНАХОДЖЕННЯ ІНВЕРСНИХ ПСЕВДОВИПАДКОВИХ БЛОЧНИХ ПЕРЕСТАНОВОК". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 4, № 56 (11 вересня 2019): 72–81. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.4.072.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є метод знаходження інверсних псевдовипадкових блочних перестановок пікселів у зображенні. Метою є розробка "сліпого"методу знаходження інверсних псевдовипадкових блочних перестановок за допомогою генетичних алгоритмів. Завдання: провести аналіз факторів, що впливають на інверсні псевдовипадкові блочні перестановки на зображенні, розробити метод кодування перестановок в генетичних алгоритмах, обґрунтувати вибір цільової функції для оптимізації за допомогою генетичних алгоритмів. Використовуваними методами є: методи цифрової обробки зображень, теорії ймовірності, математичної статистики, криптографії та захисту інформації, математичний апарат теорії матриць. Отримані такі результати. Проведено аналіз факторів, що впливають на інверсні псевдовипадкові блочні перестановки на зображенні. Визначено фактори, що впливають на максимальний розмір блоку, при якому ще можливе знаходження інверсної перестановки. Розроблено метод знаходження інверсних псевдовипадкових блочних перестановок пікселів у пермутованому зображенні за допомогою генетичних алгоритмів. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Встановлено, що знаходження інверсних перестановок можливе лише при умові, що розмір блоку є менший за радіус кореляції зображення. Запропоновано ефективний спосіб кодування перестановок, при якому стандартні оператори генетичних алгоритмів будуть породжувати нові і тільки допустимі перестановки. Запропоновано у якості цільової функції використовувати суму квадратів градієнтів. Показано, що дана цільова функція має глобальний мінімум для коректної перестановки, що дозволяє знаходити інверсні блочні перестановки "всліпу" без додаткової апріорної інформації.
14
Юзефович, В. В., та Є. О. Цибульська. "Методи групової обробки цифрових знімків при підготовці еталонних зображень". Реєстрація, зберігання і обробка даних 22, № 4 (29 грудня 2020): 56–70. http://dx.doi.org/10.35681/1560-9189.2020.22.4.225916.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто методи спільної обробки серії зображень однієї ділянки місцевості, що застосовуються для зменшення різного роду зашумлень. Запропоновано модифікацію методу медіанної фільтрації і показано, що її використання при підготовці еталонних зображень дозволяє сформувати селективні зображення зі стійкими інформативними ознаками, які можуть застосовуватися для вирішення задачі навігації і наведення літальних апаратів при різних зовнішніх умовах.
15
Тимошин, Ю., та Ю. Южда. "Аналіз особливостей застосування нейронних мереж для інтелектуальної обробки відеопотоків систем технічного зору". Адаптивні системи автоматичного управління 2, № 39 (15 грудня 2021): 12–19. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.39.2021.247372.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглядаються актуальні питання застосування сучасних технологій і методів виявлення та розпізнавання об’єктів. Стаття присвячена аналізу особливостей застосування різних типів нейронних мереж в процесі поетапної обробки відеоданих, які отримуються з систем технічного зору роботів, систем відеомоніторингу, інтелектуальних систем безпеки. Проведено огляд сучасної літератури, яка описує методику формування простору ознак опису об'єктів і методів їх розпізнавання. Під час огляду показано, що процес інтелектуальної обробки відеоданих складається з багатьох етапів обробки зображень, одним із яких є обробка з застосуванням нейронних мереж в якостіінтелектуальних компонентів. Баторівневість етапів обробки в реальному часі вимагає обгрунтування застосування різних типів нейронних мереж при різних процесах обробки з метою підвищення якості та оптимізації часу обробки таких даних. Наводиться структура моделі обробки відеозображень. Також у статті проводиться визначення типів нейронної мережі на різних етапах обробки даних (таких як ідентифікація параметрів і характеристик групи, знаходження групових об’єктів, посекторна обробка зображень, класифікація об’єкту, розпізнавання об’єкту, створення контурної моделі об’єкту, виявлення об’єкту в секторі, оцінка параметрів сектору, визначення інформаційних секторів, розбиття кадру на сектори, обробка інформаційних кадрів) відповідно ієрархічної моделі, що пропонується, з подальшим використанням отриманих результатів для мультиагентної системи розподіленої інтелектуальної обробки відеоданих об’єктів моніторингу та приклади подальшого застосування отриманих результатів.
Бібл. 13, табл. 1.
16
Ліщина, Н., В. Ліщина та Ю. Повстяна. "Підходи та алгоритми обробки та розпізнавання зображень складної структури." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 38 (12 березня 2020): 5–9. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-38-01.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті описані високопродуктивні алгоритми та програмне забезпечення, що виконує одну із задач обробки зображень – аналітичного описання контурів об’єктів виділених на растрових зображеннях. Показано, що запропонована методика, алгоритми та розроблене програмне забезпечення повністю вирішує розглянуту задачу для зображень як штучного так і природного походження.
17
Sotnikov, А., та A. Tantsiura. "МЕТОД ВТОРИННОЇ ОБРОБКИ КОМБІНОВАНИХ КОРЕЛЯЦІЙНО-ЕКСТРЕМАЛЬНИХ СИСТЕМ НАВІГАЦІЇ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 49 (3 липня 2018): 9–15. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.3.009.
Повний текст джерелаАнотація:
Розроблено метод формування еталонного зображення району прив'язки безпілотних літальних апаратів, який забезпечує можливість формування вирішальної функції як для радіометричного, так і оптико-електронного каналів формування поточних зображень. Формування еталонних зображень запропоновано здійснювати шляхом побудови селективних зображень сукупності найбільш яскравих стаціонарних об’єктів поверхні візування, які створюють допоміжні геометричні інваріанти та забезпечують підвищення точності місцевизначення безпілотного літального апарату шляхом їх адаптації як до перспективних, так і до масштабних спотворень зображень об’єктів поверхні візування. Розроблено метод формування унімодальної вирішальної функції комбінованої кореляційно-екстремальної системи навігації, який враховує тримірну форму об’єктів поверхні візування, зміну просторового положення і орієнтації безпілотного літального апарату та похибки, обумовлені визначенням місцеположення безплатформенних інерційних навігаційних систем.
18
Krivonozhko, A., O. Petrov, G. Shcherbak та V. Surhai. "РОЗРОБКА МЕТОДУ ВИЗНАЧЕННЯ ПОЛЯ ВЕКТОРІВ РУХУ ЗІ ЗВАЖУВАННЯМ ВИМІРІВ БЛОКІВ ЗОБРАЖЕННЯ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 61 (11 вересня 2020): 21–27. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2020.3.021.
Повний текст джерелаАнотація:
На сучасному етапі не в повній мірі досліджено питання впровадження в систему автономного управління БПЛА моделей та методів спрямованих на обробку блоків зображення та оптичного потоку, що отримується безпілотним комплексом в процесі виконання польотного завдання. Впровадження вказаних моделей та методів дозволяє впровадити ієрархічну обробку зображення поверхні, над якою проводиться політ, що значно розширить можливості системи керування БПЛА щодо рефлексивного управління. Предметом вивчення в статті є процеси рефлексивного управління безпілотними летальними апаратами. Метою статті є розробка методу визначення поля векторів руху зі зважуванням вимірів блоків зображення. Завдання: розробити моделі та методи спрямованих на обробку блоків зображення та оптичного потоку, що отримується безпілотним комплексом в процесі виконання польотного завдання. Аналізованими моделями та методами є: модель оптичного потоку, адаптивний метод текстурного аналізу для визначення особливостей зображення, метод зважувальної обробки блоків зображення для визначення поля векторів руху. Отримані такі результати. Розроблені моделі та методи, які є базисними для розробки методу визначення перешкод та динамічних об’єктів для безпілотних літальних апаратів на основі поля векторів руху. Зокрема, розроблено метод визначення поля векторів руху зі зважуванням вимірів блоків зображення. Вказаний метод є базисним для розробки методу визначення перешкод та динамічних об’єктів для безпілотних літальних апаратів на основі поля векторів руху, застосування якого значно розширить можливості рефлексивного управління безпілотними комплексами при виконанні різноманітних польотних завдань. Висновки. Впровадження в систему управління БПЛА моделі та методів спрямованих на обробку блоків зображення та оптичного потоку дозволить в подальшому виявляти перешкоди в реальному часі і забезпечувати безпеку руху шляхом визначення та аналізу поля векторів руху
19
Khizhnyak, I., H. Khudov, I. Ruban, A. Makoveychuk, Yu Solomonenko та V. Khudov. "МЕТОД ТЕМАТИЧНОГО СЕГМЕНТУВАННЯ КОЛЬОРОВОГО ЗОБРАЖЕННЯ БОРТОВОЇ СИСТЕМИ ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 5, № 51 (30 жовтня 2018): 13–19. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.5.013.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є метод тематичного сегментування кольорового зображення бортової системи оптико-електронного спостереження. Метою є розробка методу тематичного сегментування, в основу якого покладений ройовий метод штучної бджолиної колонії. Завдання: аналіз властивостей метаевристичних методів оптимізації, аналіз основних операцій метаевристичних методів оптимізації, формулювання оптимізаційної задачі вибору порогу тематичного сегментування оптико-електронного зображення при використанні ройового методу штучної бджолиної колонії, розробка схеми методу тематичного сегментування оптико-електронних зображень бортових систем оптико-електронного спостереження, отримання гістограм розподілу яскравості по кожному каналу яскравості кольорового зображення, викладення сутності методу тематичного сегментування кольорового зображення бортової системи оптико-електронного спостереження, аналіз ітераційного процесу пошуку оптимальних порогів тематичного сегментування в кольорових каналах оптико-електронного зображення, визначення оптимального значення порогового рівня для кожного каналу яскравості, отримання результату тематичного сегментування вихідного оптико-електронного зображення, візуальна оцінки якості сегментованого зображення. Використовуваними методами є: методи теорії імовірності, математичної статистики, ройового інтелекту, кластерізації даних, еволюційних обчислень, методи оптимізації, математичного моделювання та цифрової обробки зображень. Отримані такі результати. Встановлено, що для тематичного сегментування зображення бортової системи оптико-електронного спостереження доцільно використання метаевристичних методів оптимізації. Встановлено, що метод тематичного сегментування кольорового зображення заснований на ройовому методі штучної бджолиної колонії, у якості цільової функції використовується сума дисперсії тематичних сегментів, а оптимізаційна задача полягає в мінімізації цільової функції. Встановлено, що оптимальне значення порогового рівня для кожного каналу яскравості відповідає мінімуму цільової функції для кожного каналу яскравості. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: підвищення візуальної якості сегментованого кольорового зображення, що в подальшому суттєво впливає на вирішення завдання дешифрування зображення.
20
Чернета О.Г.,, Сасов О.О., Шматко Д.З. та Аверянов В.C. "ПОВЕРХНЕВИЙ ШАР ДЕТАЛІ ІЗ СТАЛІ 45 ПІСЛЯ ЗМІЦНЕННЯ БОРУВАННЯМ І ЛАЗЕРНОЇ ОБРОБКИ". Перспективні технології та прилади, № 17 (27 січня 2021): 155–60. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2313-5352-2020-17-23.
Повний текст джерелаАнотація:
В роботі досліджені технології обробки і зміцнення поверхневого шару деталей із сталі 45, що на першому етапі передбачають відновлення геометрії поверхні, борування і лазерну обробку борованого шару. Проведений аналіз структуроутворення пошарових зон в залежності від технологічних методів обробки, розроблена методика визначення параметрів мікротвердості, пружності, коефіцієнту пластичності відповідних локальних зон за допомогою приладу “Micron-gamma”. Проведені дослідження фізико-механічних властивостей робочих шарів і мікротвердості. За результати проведених досліджень на відповідних зразках деталей із сталі 45 отримані зображення мікроструктур робочих поверхонь, приведені таблиці і графіки розподілу мікротвердості поверхневого шару деталі. Представлені результати доводять про доцільність використовування розроблених технологій відновлення і зміцнення широкого спектру деталей із сталі 45 у машинобудуванні.
21
Критська, Я. О., та Т. О. Білобородова. "Дослідження методів обробки та аналізу геопросторових зображень для віддаленого моніторингу поверхневих вод". ВІСНИК СХІДНОУКРАЇНСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ імені Володимира Даля, № 1(271) (8 лютого 2022): 11–17. http://dx.doi.org/10.33216/1998-7927-2022-271-1-11-17.
Повний текст джерелаАнотація:
Поверхневі води є важливими природнім ресурсом та відіграють важливу роль в багатьох аспектах людського життя, таких як питна вода, сільське господарство, виробництво електроенергії, транспорт та промисловість. Зміни поверхневих вод впливають на інші природні ресурси та навколишнє середовище. Це обумовлює важливість якісного визначення обсягу поверхневих вод і відстеження їх динаміки. Останнім часом дедалі більшої популярності набувають методи аналізу поверхневих вод на основі супутникових зображень. В роботі досліджені можливості і перспективи використання методів обробки та аналізу геопросторових зображень для віддаленого моніторингу поверхневих вод. Визначено та формалізовано етапи моніторингу поверхневих вод на основі геопросторових зображень. Визначено класифікацію методів виділення даних водної поверхні з геопросторових зображень, що включає методи на основі спектральних діапазонів, методи контрольованої класифікація на основі методів машинного навчання та методи неконтрольованої класифікації на основі індексів води. Розглянуто особливості просторово-часового аналізу поверхневих вод та критеріїв оцінки його точності.Ключовим критерієм оцінки точності є загальна точність класифікації зображень, однак, доцільно використовувати декілька специфічних критеріїв оцінки, таких як коефіцієнт узгодженості MICE, точність виробника, точність користувача, для отримання надійнішої оцінки. Проведено дослідження можливостей аналізу поверхневих вод на основі водного індексу на прикладі озера Піщане Луганської області в період водопілля 2018-2019 років. Дослідження можливостей аналізу поверхневих вод на основі водного індексу з застосуванням нормованого диференційованого індексу вологості території озера Піщане дозволило виявити певну невизначеність при підборі порогових значень для ефективного диференціювання. Також, виявлено суттєву залежність методу від факторів атмосферних умов, таких як хмарність, туман, задимленість або температурна інверсія на момент зйомки геопросторового зображення, що обумовлює необхідність атмосферної корекції супутникових даних до рівня обробки L2A.
22
Makoveychuk, O. "НАУКОВО-ПРИКЛАДНІ ОСНОВИ ПОБУДОВИ СТІЙКИХ МАРКЕРІВ ДОПОВНЕНОЇ РЕАЛЬНОСТІ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 5, № 57 (30 жовтня 2019): 59–66. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.5.059.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є маркери доповненої реальності. Метою є розробка науково-прикладних основ побудови стійких маркерів доповненої реальності на основі системи моделей та методів стійкого формування, виявлення та декодування даних, що забезпечує відновлення зображення в умовах зовнішніх впливів. Завдання: аналіз переваг та недоліків існуючих маркерів доповненої реальності, формулювання основних вимог до маркера доповненої реальності, дослідження системи моделей та методів стійкого формування, виявлення та декодування даних, що забезпечує відновлення зображення в умовах зовнішніх впливів. Використовуваними методами є: методи цифрової обробки зображень, теорії ймовірності, математичної статистики, криптографії та захисту інформації, математичний апарат теорії матриць. Отримані такі результати. Визначені переваги та недоліки основних існуючих типів маркерів доповненої реальності. Сформульовано вимоги, яким повинні задовольняти маркери доповненої реальності. Запропоновано система моделей та методів стійкого формування, виявлення та декодування даних, що забезпечує відновлення зображення в умовах зовнішніх впливів. Висновки. Напрямками подальших досліджень є розробка методу формування стійкого маркеру доповненої реальності; розробка методу виявлення стійкого мозаїчного стохастичного маркеру доповненої реальності; розробка методу декодування мозаїчного стохастичного маркеру доповненої реальності; розробка методу проектування віртуальних об’єктів на площину маркеру доповненої реальності; розробка інформаційної технології використання мозаїчних стохастичних маркерів у системах доповненої реальності.
23
Makoveychuk, O. "МЕТОД ДЕКОДУВАННЯ МОЗАЇЧНОГО СТОХАСТИЧНОГО МАРКЕРА ДОПОВНЕНОЇ РЕАЛЬНОСТІ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 6, № 58 (28 грудня 2019): 54–57. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.6.054.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є маркери доповненої реальності. Метою є розробка методу декодування мозаїчного стохастичного маркера доповненої реальності. Завдання: аналіз основних операцій у маркерних системах доповненої реальності, аналіз основних існуючих типів AR-маркерів, розробка методу декодування мозаїчного стохастичного маркера доповненої реальності. Використовуваними методами є: методи цифрової обробки зображень, теорії ймовірності, математичної статистики, криптографії та захисту інформації, математичний апарат теорії матриць. Отримані такі результати. Визначено, що однією з основних операцій у маркерних системах доповненої реальності є декодування маркерів у відео-потоці з метою вирізнення віртуальних об'єктів з реального світу. Розроблений метод декодування мозаїчного стохастичного маркера доповненої реальності. Висновки. Вперше отримано метод декодування мозаїчного стохастичного маркера доповненої реальності, який на підставі запропонованої системи показників визначає розміри матриці бітів маркера, із трансформованого зображення бітконтейнера будує матрицю бітів маркера, визначає зсув у повній матриці бітів, на основі застосування зворотньої перестановки до повної матриці бітів реалізує фільтрацію пермутованого зображення. Напрямками подальших досліджень є розробка методу проектування віртуальних об’єктів на площину маркеру доповненої реальності; розробка інформаційної технології використання мозаїчних стохастичних маркерів у системах доповненої реальності
24
Огір, О. О. "ПРИНЦИПИ ДІАГНОСТИЧНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ОБ’ЄКТА АБО СЕРЕДОВИЩА". Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки, № 1 (8 квітня 2022): 54–62. http://dx.doi.org/10.32851/tnv-tech.2022.1.6.
Повний текст джерелаАнотація:
Проведений аналіз дав змогу виявити відсутність чітких формулювань сутності понять «діагностична візуалізація» і «діагностичне зображення». Тож пропонується визначити, що діагностичне зображення – це графічна (двомірна або тримірна) модель аномалій досліджуваного об’єкта чи середовища, для якої може бути здійснена постановка і розв’язання задачі ідентифікації. Відповідно, діагностична візуалізація – це процес побудови такої моделі, і сам цей процес має вже усталену назву «реконструкція діагностичного зображення». Цей процес розглядається в контексті дослідження об’єктів та середовищ випромінюванням ультразвукових хвиль в досліджуваний об’єкт (або в середовище) з подальшим прийняттям і обробкою відбитих коливань з метою визначення наявності аномалій, що підпадає під визначення ідентифікацію в широкому розумінні (структурна ідентифікації), або їх форми, розміру, положення, глибини залягання тощо, що підпадає під визначення ідентифікації у вузькому розумінні (параметрична ідентифікація). В роботі увага сконцентрована на певному сегменті ідентифікації у вузькому розумінні – підвищенні якості моделі, де показником якості буде визначено розрізнювальну здатність діагностичного зображення. При цьому в контексті теорії ідентифікації відомими будуть вважатися вхідні і вихідні сигнали ультразвукового дослідження, а також загальний вид моделі аномалії, а невідомим залишається алгоритм ідентифікації. Вирішення завдання в УЗ візуалізації передбачається на основі аналізу фазових співвідношень, що відповідають побудованим за певними елементарними одновимірними голограмами. Мова йде про реконструкцію зображень на основі безлічі одновимірних елементарних голограм на площину, перпендикулярну площині запису елементарної голограми та визначається сукупністю акустичних осей зондуючого простору при русі суміщеного випромінювача – приймача уздовж лінії синтезованої апертури. Такий підхід повинен дати можливість розв’язувати сумарний по амплітуді ехосигнал, що отримується в точці зондування з різних точок глибини за рахунок різниці початкових фаз комплексних амплітуд окремих гідробіонтів, які мають свої координати в площині зондування і свої значення інтенсивності з урахуванням місця розташування. Щільність скупчення, що відображає інтенсивність окремих гідробіонтів на кольоровому моніторі може бути представлена відносними колірними моделями або іншим способом досить ефективної візуальної відмінності кожного гідробіонта окремо з властивим йому розміром і сукупність всіх гідробіонтів, які визначають щільність їх у зондуючих об’ємах. Слід зазначити, що розглянуті методи отримання зображень за сукупністю одновимірних елементарних голограм можуть бути використані і в інших положеннях по розробці техніки діагностування в медицині, будівництві і т. п.
25
Харченко, Н., та В. Сердаковський. "Нейронна мережа для діагностики хвороби Паркінсона за зображенням спіралі Архімеда." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 45 (23 грудня 2021): 54–58. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-45-08.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглянуто актуальну проблему встановлення діагнозу Паркінсона на ранніх стадіях захворювання. Вибір теми дослідження обумовлено невиліковністю хвороби Паркінсона, отже вкрай гостро, на думку авторів є нагальне виявлення захворювання на ранніх стадіях. Констатовано, що діагностики, для точного встановлення діагнозу нині не існує, тому залишається проведення тестів для виявлення симптомів. Одним з таких, як слушно зауважують автори є малювання спіралі Архімеда, яке має доволі високу точність під час виявлення тремору спокою. Створення алгоритму для автоматичної обробки таких зображень може допомогти у проведені діагностики, а також моніторингу розвитку хвороби. Поєднання штучного інтелекту та інтернет медичних речей з часом зробить підключені пристрої для моніторингу стану здоров’я більш інтелектуальними. Нейронні мережі та величезні обсяги даних, що генеруються інтернет медичних речей, також можуть використовуватися для встановлення діагнозу. Авторами статті наголошено на фундаментальних можливостях нейронних мереж, їх сприятливій ролі у трансформації сфери радіології, шляхом заощадження часу та грошей медичних організацій. Розроблено нейронну мережу, яка зможе за зображенням намальованої спіралі Архімеда встановити діагноз. Дану мережу можна використовувати для проведення ранньої діагностики, а також подальшого моніторингу стану хвороби. Зважаючи на невелику вибірку зображень для навчання та тренування моделі авторами статті було прийняте рішення про збільшення вибірки шляхом перетворення зображень, а також використання згорткової нейронної мережі з попереднім навчанням. У результаті проведеної роботи було створено модель, яка має точність 93.7 відсотків яка дозволить автоматизувати процес діагностики хвороби на ранніх стадіях.
26
Kavats, Yuriy. "інформаційна технологія Дешифрування антропогенних змін на супутникових зображеннях". System technologies 5, № 124 (25 листопада 2019): 77–83. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-5-124-2019-07.
Повний текст джерелаАнотація:
В роботі запропоновано інформаційну технологію дешифрування антропогенних змін на різночасових супутникових зображеннях високої просторової здатності. Автоматизована технологія включає методи попередньої обробки знімків (підвищення інформативності, корекції), алгоритм уточнення геопривʼязки перед пошуком змін на різночасових зображеннях високого просторового розрізнення, який ґрунтується на основі методу SIFT. Результати досліджень свідчать про те, що застосування інформаційної технології дозволяє виявляти антропогенні зміни на різночасових зображеннях.
27
Кривоножко, А. М., В. М. Романюк, М. В. Дудко та Д. В. Руденко. "Метод навігації безпілотного літального апарату при виконанні завдань за призначенням". Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, № 2(64), (15 червня 2020): 61–68. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2020.64.09.
Повний текст джерелаАнотація:
Використання безпілотних літальних апаратів під час виконання різнорідних завдань за призначенням вимагає розроблення додаткових механізмів захисту їх від впливу радіоелектронних перешкод, погодних умов та підвищення безпеки польотів в зоні виконання завдань. Одним з підходів зменшення вразливості безпілотного літального апарату є використання інерційних засобів навігації. Додатково до них можуть використовуватися методи обробки зображення, що отримуються підсистемою оптичного орієнтування, для оцінки параметрів руху та виробки управляючих впливів. У статті запропоновано метод навігації безпілотного літального апарату для оцінювання динамічних параметрів руху за даними, отриманими оптичною підсистемою. У даній роботі запропоновано адаптивний метод визначення параметрів вектору руху безпілотного літального апарату, що реалізує процедуру адаптивної зміни розміру і стратегію пошуку вектору руху, що залежить від структури блоку зображення та його властивостей. Проведено аналіз існуючих методів оцінки параметрів вектору руху на основі обробки оптичних даних. Проведено формальний опис оптичного потоку та визначено процедуру його отримання. Визначено склад алгоритмів для обробки оптичного потоку. Обґрунтовано вибір блокового алгоритму оцінки руху. Блокові алгоритми є вигідним компромісом по співвідношенню обчислювальної складності та необхідної точності знайдених векторів, що характеризують рух безпілотного літального апарату. Комбінування прийомів та алгоритмів різної категорії в рамках класу блокових методів дозволяє побудувати адаптивні алгоритми оцінки руху, що володіють заданими властивостями і можуть бути реалізовані апаратно. Розглянуті методи обробки зображення можуть застосовуватися як ще один додатковий засіб автономної корекції інерційних навігаційних систем в додаток до супутникових навігаційних систем. Такий підхід дозволяє ефективно протидіяти джерелам безпеки й протидії та підвищувати ефективність використання та зменшення економічних витрат на експлуатацію безпілотних літальних апаратів.
28
Глущенко, О., та О. Шикула. "РОЗРОБКА МОБІЛЬНОГО ДОДАТКА – ГРИ НА ПЛАТФОРМІ ANDROID". Vodnij transport, № 2(30) (27 лютого 2020): 96–103. http://dx.doi.org/10.33298/2226-8553/2020.2.30.11.
Повний текст джерелаАнотація:
Було розглянуто один з найбільших сегментів ринку програмних продуктів – відеоігри. Досліджено алгоритм створення мобільної гри. Висвітлено розробку під обрану платформу із використанням Android Studio, Cocos Studio, роботу об’єктного менеджера, обробку грою дій гравця. В ході розробки відеогри було показано її складові, а саме написання коду, створення контенту, розробка механік гри та тестування. Запропоновано алгоритм генерування об’єктів та результат зіткнення гравця з ними. Розкривається процес розробки відеоігри та розділення його на етапи. Описано алгоритм оптимізації зберігання та використання зображень. Досліджена якісна робота з пам’яттю, насамперед, на мобільних пристроях. Детально описані поняття сцени та спрайту, встановлено правила роботи зі сценами та зображеннями на екрані мобільного пристрою. Розглянуто два схожих за своїм підходом і в той же час принципово різних по результату алгоритми виявлення зіткнень об’єктів. Описаний програмний продукт включає в себе власноруч написаний рушій – рендерер. За теоретичну основу реалізації рендерингу було взято спрощений варіант рейтрейсингу – рейкастинг. Метод рейкастингу вибрано як оптимальний через його високу швидкодію при достатній якості відео. Було обрано крос-платформовий фреймворк, який використовується для розробки інтерактивних додатків та ігор. Розглянуто використання вбудованих в ігровий движок візуального редактора, готових модулів рендеринга, анімації спрайтів і обробки зіткнень, що дуже спрощує процес розробки. Описано структуру програмного продукту та ігрові класи сутностей, такі як персонаж, предмети. Наведено алгоритм реалізації методу рейкастингу і проведено відповідні математичні розрахунки для побудови променя. Змодельовано дизайн оформлення простору гри на основі карти, що задається, з додаванням текстур. Додатково розроблена можливість самостійної генерації рівнів. Ключові слова: розробка ігор, мобільний додаток, операційна система Android, алгоритм розробки мобільного додатку, рендерер, метод рейкастингу, крос-платформовий фреймворк
29
Ахметшина, Людмила, Олександр Книш та Станіслав Митрофанов. "Поліпшення напівтонових зображень в базисі характеристик сингулярного розкладання". System technologies 5, № 136 (29 травня 2021): 28–38. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-5-136-2021-03.
Повний текст джерелаАнотація:
Представлені інформаційні можливості методу обробки напівтонових зображень, спрямованого на підвищення чутливості і достовірності їх візуального аналізу. Пропонований алгоритм заснований на процесі багатоетапної обробки, що включає розширення простору вхідних ознак - формування багатовимірного ансамблю на основі вихідних даних з використанням віконного перетворення, сингулярного розкладання, синтез і візуалізацію нових інформативних ознак. Показано, що застосування віконної обробки для напівтонових зображень дозволяє перейти в багатовимірний простір і застосовувати методи багатовимірної обробки, а саме, сингулярне перетворення, на базі якого можна забезпечити підвищення контрастності, чутливості і роздільної здатності візуального аналізу. Наведено експериментальні результати на прикладі реальних знімків.
30
Barkovska, O., V. Kholiev та D. Polikanov. "ЗНАЧУЩІСТЬ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ СИСТЕМ ІЗ МАСОВИМ ПАРАЛЕЛІЗМОМ ПРИ ОБРОБЦІ СКАНОВАНИХ ДОКУМЕНТІВ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 1, № 67 (1 квітня 2022): 43–47. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2022.1.043.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі запропоновано узагальнена модель системи класифікації сканованих документів, яка являє організаційно-функціональний, технологічний і програмно-технічний комплекс для класифікації або категоризації документу за ключовими словами, які визначаються частотним словником. Актуальність теми дослідження полягає у скороченні часу впорядкування нових інформаційних ресурсів, що надходять до сховища, завдяки збільшенню швидкості роботи методів покращення якості вихідного зображення безпосередньо перед обробкою та аналізом тексту. Аналіз результатів довів ефективність та доцільність використання обчислювачів із масовим паралелізмом для виконання таких задач, як шумопригнічення та зміна значення колірних каналів вихідного повнокольорового зображення, досягаючи прискорення до 53,51% у порівнянні із використанням обчислювального ресурсу центрального процесору.
31
Поляченко, А. І. "РУЧНА ОБРОБКА МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ЛІКАРЕМ-ДІАГНОСТОМ У СИСТЕМІ РОЗПІЗНАВАННЯ ТОМОГРАФІЧНИХ І РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗНІМКІВ ДЛЯ ПОШУКУ І ЛОКАЛІЗАЦІЇ ПАТОЛОГІЙ". Automation of technological and business processes 11, № 3 (11 листопада 2019): 42–45. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v11i3.1502.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті запропоновано та побудовано систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій. Дана система включає блоки: введення інформації про пацієнта, обробки медичних зображень, для встановлення висновку, для класифікації виявлених патологій, базу даних, підготовки звіту. У запропонованій системі початковим етапом є отримання томографічних чи рентгенівських знімків, які, далі, поступають до блоків введення інформації про пацієнта і обробки медичних зображень. Інформація про пацієнта в результаті введення потрапляє до бази даних разом із томографічними чи рентгенівськими знімками. У пропонуємій системі розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій існує можливість для лікаря-діагноста самому виділяти підозрілу з його точки зору область і надалі обробити тільки цю область або за допомогою існуючих загорткових нейронних мереж виділити області патологій-новоутворень, або вибрати конкретні алгоритми обробки медичних зображень.
32
Соколова, Наталья. "ВЕРИФИКАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЗДАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭКСПЕРТНЫХ ДАННЫХ". SWorldJournal, № 06-06 (30 грудня 2018): 53–58. http://dx.doi.org/10.30888/2663-5712.2020-06-06-121.
Повний текст джерелаАнотація:
Автоматизоване розпізнавання будівель є важливим завданням обробки даних дистанційного зондування Землі. Робота присвячена опису інформаційної технології розпізнавання будівель на фотограмметричних зображеннях високого просторового розрізнення, зокрема ет
33
Соколова, Наталья. "ВЕРИФИКАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЗДАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭКСПЕРТНЫХ ДАННЫХ". SWorldJournal, № 06-06 (30 грудня 2018): 53–58. http://dx.doi.org/10.30888/2410-6615.2020-06-06-121.
Повний текст джерелаАнотація:
Автоматизоване розпізнавання будівель є важливим завданням обробки даних дистанційного зондування Землі. Робота присвячена опису інформаційної технології розпізнавання будівель на фотограмметричних зображеннях високого просторового розрізнення, зокрема ет
34
Glukhova, N. V., та L. A. Pesotskaya. "РОЗРОБКА МЕТОДУ АНАЛІЗУ КОЛЬОРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ ГАЗОРОЗРЯДНОГО ВИПРОМІНЮВАННЯ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 2, № 48 (11 квітня 2018): 59–62. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.2.059.
Повний текст джерелаАнотація:
Виконаний аналіз сучасних методів отримання та обробки зображень газорозрядного випромінювання. Представлено результати експериментальних досліджень стану людини на основі реєстрації зображень газорозрядного світіння пальців в імпульсному електромагнітному полі. Запропоновано методику аналізу кольорових зображень газорозрядного випромінювання шляхом побудови гістограм яскравості пікселів для трьох базових кольорів. Викладено правила класифікації зображень на основі використання кількісних значень глобальних та локальних екстремумів огинаючих гістограм, які розраховуються шляхом застосування пікового детектору.
35
А.І. Поляченко. "РУЧНА ОБРОБКА МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ЛІКАРЕМ-ДІАГНОСТОМ У СИСТЕМІ РОЗПІЗНАВАННЯ ТОМОГРАФІЧНИХ І РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗНІМКІВ ДЛЯ ПОШУКУ І ЛОКАЛІЗАЦІЇ ПАТОЛОГІЙ". Наукові нотатки, № 67 (31 січня 2020): 117–20. http://dx.doi.org/10.36910/6775.24153966.2019.67.18.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті запропоновано та побудовано систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій. У даній статті необхідно розробити систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій та розглянути принципи ручної обробки медичних зображень лікарем-діагностом.
Для пошуку і локалізації аномалій на томографічних і рентгенівських знімках пропонується система, яка буде складатися з наступних блоків : блок введення інформації про пацієнта; блок обробки медичних зображень, що включає: згорткову нейронну мережу (ЗНМ) для класифікації томографічних і рентгенівських знімків; ЗНМ для визначення залежностей значень просторового фактора від стандартизованих -значень і з наступним розрахунком коефіцієнту загальної просторової автокореляції; ЗНМ для сегментації томографічних і рентгенівських знімків; підсистему ручної обробки медичних зображень, що представлена лікарем-діагностом;блок для встановлення висновку, що включає нейронну мережу (НМ), призначену для порівняння отриманих результатів; блок для класифікації виявлених патологій, що включає НМ; базу даних, як вже існуючих знімків, так і нових, у т.ч. з результатом оброблення; блок підготовки звіту.
36
Svyrydov, A. S. "МЕТОД ПІДБОРУ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 1, № 47 (8 лютого 2018): 137–40. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.1.137.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглянуто існуючі методи розпізнавання зображень і проаналізовано їх недоліки. Детальнорозглянуто етапи роботи методів, визначені умови, при яких існуючі алгоритми попередньої обробки тасегментації можуть поліпшити процес розпізнавання зображень. На основі досліджень був запропонований метод вибору алгоритмів для таких етапів, як предобробка, сегментація та розпізнавання, що в своючергу дозволить оптимізувати та прискорити процес розпізнавання зображень.
37
Додух, О. М., В. В. Хименко, Д. А. Тарасенко, В. А. Матюша та В. І. Телюк. "Оцінка характеристик обробки зображень для передачі в системах аеромоніторингу". Системи озброєння і військова техніка, № 1(53) (27 березня 2018): 108–14. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2018.53.15.
Повний текст джерела
38
Прочухан, Д. В. "Нейромережеве моделювання в реалізації системи визначення правильності носіння медичної маски". Системи обробки інформації, № 1(164) (17 березня 2021): 65–72. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2021.164.07.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто актуальну проблему визначення правильності одягнення медичної маски у людини. Для її вирішення запропоновано побудування моделі з використанням штучного інтелекту. Розглянуто механізм класифікації та обробки вхідних даних. Розроблено структуру згорткової нейронної мережі у вигляді моделі послідовної реалізації шарів згортки, агрегування, повного зв’язку. Обґрунтовано доцільність використання функції ReLU для активації вузлів. Застосовано метод Dropout для запобігання перенавчанню нейронної мережі. Вихідний шар реалізовано у вигляді одного нейрону з використанням функції активації сигмоїда. Оптимізація згорткової нейронної мережі здійснена методом стохастичного градієнтного спуску. Використано метод зворотного поширення помилки для навчання нейронної мережі. Розроблено програмний додаток на мові програмування Python. Використано бібліотеку Keras для забезпечення точності, правильності, повноти побудованої моделі. Проведено компіляцію з використанням бінарної перехресної ентропії в якості цільової функції. За допомогою розробленого додатку проведено ефективне навчання згорткової нейронної мережі на тестових вхідних зображеннях. Зважаючи на значні вимоги до апаратного забезпечення і програмних ресурсів, цей процес було здійснено під керуванням операційної системи Linux. Обмежена кількість періодів навчання забезпечила зменшення підсумкового часу навчання. Здійснено перевірку побудованої системи на контрольній множині. Отримано високі показники розпізнавання зображень. Працездатність програмного додатку перевірена з використанням різної апаратної і програмної конфігурації. Розроблена система може бути використані у галузях, які потребують контролю виконання правил безпеки під час пандемії.
39
Tulashvili, Y., та Y. Lukianchuk. "Використання програмного забезпечення на основі штучного інтелекту для обробки зображень." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 43 (1 липня 2021): 218–22. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-43-36.
Повний текст джерелаАнотація:
В даній статті описуються проблеми обробки графічної інформації, шляхи їх вирішення та перспективи розвитку програмного забезпечення на основі штучного інтелекту. Також описано раціональне використання різного типу нейромереж в повсякденому житті, їх якісний вплив на розвиток підприємств різних галузей науки та виробництва та інші важливі шляхи застосування програмних продуктів на базі ШІ.
40
Tulashvili, Y., та Y. Lukianchuk. "Використання програмного забезпечення на основі штучного інтелекту для обробки зображень." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 43 (1 липня 2021): 218–22. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-43-36.
Повний текст джерелаАнотація:
В даній статті описуються проблеми обробки графічної інформації, шляхи їх вирішення та перспективи розвитку програмного забезпечення на основі штучного інтелекту. Також описано раціональне використання різного типу нейромереж в повсякденому житті, їх якісний вплив на розвиток підприємств різних галузей науки та виробництва та інші важливі шляхи застосування програмних продуктів на базі ШІ.
41
Донець, С. Є., В. В. Литвиненко та Є. М. Прохоренко. "ТЕРМОГРАФІЧНИЙ МЕТОД ДІАГНОСТИКИ ТА ОЦІНКИ ЕФЕКТИВНОСТІ РОБОТИ УСТАНОВОК ДЛЯ ПРОМЕНЕВОГО ЗНЕЗАРАЖЕННЯ ВОДИ". Bulletin of Sumy National Agrarian University. The series: Mechanization and Automation of Production Processes, № 1 (43) (21 лютого 2022): 3–7. http://dx.doi.org/10.32845/msnau.2021.1.1.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто підходи до оцінки ефективності застосування установок для знезараження води в умовах несталих значень її оптичної прозорості. Запропоновано розрахункову методику для визначення розподілу дози опромінення в камері обробки. Пропонується застосовувати термографічні методи до оцінки ефективності опромінення води з урахуванням виникнення ламінарних потоків в камері. Запропоновано метод обробки термографічних зображень з метою автомати-зованого виділення ділянок з відмінними значення радіаційної температури та визначення якості та надійності з’єднань.
42
Млавець, Ю. Ю., та О. О. Синявська. "Умови рiвномiрної збiжностi вейвлет розкладiв випадкових процесiв iз просторiв Fψ(Ω)". Науковий вісник Ужгородського університету. Серія: Математика і інформатика, № 2(37) (25 листопада 2020): 82–90. http://dx.doi.org/10.24144/2616-7700.2020.2(37).82-90.
Повний текст джерелаАнотація:
Ця стаття присвячена знаходженню умов рiвномiрної збiжностi з ймовiрнiстю одиниця вейвлет розкладiв класу випадкових процесiв iз просторiв Fψ(Ω). Вивчення загальних властивостей таких випадкових процесiв, отримання оцiнок розподiлу функцiоналiв вiд процесiв з тих чи iнших просторiв випадкових величин, встановлення умов рiвномiрної збiжностi випадкових функцiональних рядiв є одними iз поширених задач теорiї випадкових процесiв. Вейвлет аналiз є достатньо молодою галуззю математики з багатьма цiкавими проблемами й задачами. Однак дану теорiю, зокрема вейвлет розклади функцiй, на даний час широко використовують як у теорiї випадкових процесiв, так i у рiзних областях науки. Наприклад, вейвлет аналiз активно застосовується для фiльтрацiї i попередньої обробки даних, аналiзу стану i прогнозування ситуацiї на фондових ринках, розпiзнавання образiв, при обробцi i синтезi рiзних сигналiв, зокрема при обробцi мовних сигналiв, бiомедичних сигналiв, для розв’язання завдань стиснення i обробки зображень, при навчаннi нейромереж i в багатьох iнших випадках. Тому є актуальною задача знаходження умов рiвномiрної збiжностi вейвлет розкладiв класу випадкових процесiв iз просторiв Fψ(Ω). У данiй роботi ми зосереджуємося на основних властивостях просторiв Fψ(Ω) та деяких елементах теорiї вейвлетiв. На початку статтi наведено основнi означення, теореми, приклади випадкових величин з просторiв Fψ(Ω) та поняття i властивостi мажоруючої характеристики цього простору. Далi подано необхiднi вiдомостi з вейвлет аналiзу, зокрема: означення f-, m-вейвлетiв та умови S, а також умови розкладу функцiй по цим базисам. Також наведено умови рiвномiрної збiжностi з iмовiрнiстю одиниця вейвлет розкладiв деяких функцiй. Основним результатом статтi є умови рiвномiрної збiжностi вейвлет розкладiв випадкових процесiв iз просторiв Fψ(Ω). Данi умови базуються на оцiнках розподiлу супремуму на R випадкових процесiв iз просторiв Fψ(Ω) та рiвномiрної неперервностi сепарабельного вимiрного випадкового процесу X = {X(t), t ∈ R} з простору Fψ(Ω) на деякому вiдрiзку. Також, наведено приклади функцiй, для яких виконується одна iз умов теореми про оцiнку мажоруючої характеристики κ(n) простору Fψ(Ω)
43
Vasenko, Vasyl. "Реалізація графічної складової у формуванні проектно-технологічної компетентності учнів". HUMANITARIUM 45, № 2 (3 липня 2020): 13–18. http://dx.doi.org/10.31470/2308-5126-2019-45-2-13-18.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті аналізуються вимоги Державного стандарту базової і повної загальної середньої освіти для освітньої галузі «Технології». Визначається місце та завдання технологічного компоненту в трудовому навчанні учнів й звертається увага на його графічну складову. Розглядаються деякі умови формування проектно-технологічної компетентності школярів у графічній діяльності на уроках трудового навчання. Проводиться аналіз змісту цього навчального предмету через призму формування цілісного уявлення про розвиток матеріального виробництва, ролі техніки, проектування і технологій обробки матеріалів у розвитку суспільства.Анонсована компетентність розглядається на предмет виявлення можливостей формування техніко-технологічних знань, умінь і навичок на уроках трудового навчання. При цьому звертається увага на методи, які застосовуються у взаємодії вчителя і учня у педагогічному процесі в освітній галузі «Технологія» та дозволяють модернізацію навчання в загальноосвітній школіВизначено структуру та характеристики компетенцій учнів базової і повної загальної середньої освіти для освітньої галузі «Технології»: розрахунково-графічні; проектно-технологічні; техніко-технологічні; виробничо-технологічні; творчо-конструкторські, формування яких здійснюється технологічним компонентом у вигляді проектування. На основі цього доведено, що у проектній діяльності учні базової загальної середньої освіти реалізують графічну складову проектно-технологічної компетентності через розуміння і виконання елементів художнього конструювання за графічним зображенням або власним задумом, обрання та застосування методів художнього і технічного проектування, читання і розуміння графічних зображень, необхідних для виконання завдань проекту, тощо. Школярі повної загальної середньої освіти – різних сфер людської діяльності (технологічної, освітньої, мистецької, економічної, політичної тощо) та проведення художньо-конструкторського аналізу об’єкта проектування і т.п.
44
Velyka, O. T., S. E. Liaskovska та V. I. Todavchych. "Оптимізація етапів моделювання та візуалізації виробів машинобудування". Scientific Bulletin of UNFU 28, № 10 (29 листопада 2018): 124–28. http://dx.doi.org/10.15421/40281024.
Повний текст джерелаАнотація:
Проаналізовано етапи моделювання та візуалізації виробів машинобудування. Створено тривимірну модель деталі типу "Диск" та досліджено особливості її рендерінгу. Описано процес створення максимально наближеного до реалістичного зображення моделі деталі машинобудування, яку побудовано у системі автоматизованого проектування Solid Works в додатку Photo View 360. Складено факторну математичну модель Mv, аналізом якої встановлено, що якість комп'ютерного моделювання та візуалізації просторових деталей прямо залежить від взаємозв'язків визначальних функціональних параметрів, а саме множини вхідних даних, які необхідні для розроблення технічного завдання проекту, графічної складової, що містить результати каркасного та 3D-моделювання, компоненти часу опрацювання даних для подальшої візуалізації тощо. Використовуючи розроблену факторну математичну модель, а також основу рендерінгу, розв'язок рівняння, що описує розповсюдження світла у тривимірній сцені, складено схему послідовності створення рендеру об'єктів машинобудування. У пропонованій схемі подано основні етапи обробки зображення, а також представлені методи зафарбовування примітив. Розглянуто приклади рендерінгу деталі типу "Диск" із використанням різних ефектів, зокрема: з відлитої міді, з оцинкованого металу, з великого пластику. Окреслено переваги використання різних ефектів для візуалізації об'єктів у галузі машинобудування.
45
Олександрівна, Гончаренко Владислава. "РЕГУЛЮВАННЯ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ". Часопис цивілістики, № 41 (6 серпня 2021): 56–60. http://dx.doi.org/10.32837/chc.v0i41.423.
Повний текст джерелаАнотація:
ПРАВОВЕ РЕГУЛЮВАННЯ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ
У статті досліджуються проблемні питання правового регулювання систем розпізнавання обличчя, які сьогодні широко використовуються у світі та в Україні. Проаналізовано досвід регулювання захисту персональних даних у законодавстві ЄС, де розроблені чіткі правила використання систем біометричної ідентифікації осіб у режимі реального часу.
Відповідно до Загального регламенту захисту даних (GDPR) біометричні дані є особливим видом персональних даних, отриманих внаслідок спеціального технічного опрацювання, що стосується фізичних, фізіологічних чи поведінкових ознак фізичної особи, таких як зображення обличчя чи дактилоскопічні дані, що дозволяють однозначно ідентифікувати або підтверджують однозначну ідентифікацію фізичної особи. GDPR, за загальним прин-
ципом, забороняє обробку біометричних даних у режимі реального часу. GDPR класифікує зображення обличчя та іншу біометричну інформацію як особливу категорію даних із додатковими обмеженнями на їх використання.
Важливою гарантією реалізації права на захист персональних даних є встановлене у ст. 17 GDPR право на стирання (забуття). Зокрема, видалення контролером персональних даних працівника після звільнення є обов'язковим на вимогу суб'єкта даних, якщо немає іншої законної підстави для опрацювання. На жаль, цивільне законодавство України щодо захисту персональних даних не передбачає такого імперативного правила.
У Євросоюзі випадки притягнення до відповідальності за порушення вимог GDPR вже є дуже розповсюдженими. В Україні контроль за додержанням законодавства про захист персональних даних покладено на Уповноваженого Верховної Ради України з прав людини, однак за відсутності в Україні законодавства, котре регулює використання систем відеоспостереження, здійснення належного контролю за використанням біометричних даних, одержаних за їх допомогою, сьогодні є неможливим.
Відповідно до Білої книги зі штучного інтелекту системи відеоспостереження з метою обробки біометричних даних можуть використовуватися тільки у виняткових, належним чином обґрунтованих і адекватних випадках на підставі законодавства ЄС або національного законодавства.
Згідно з регуляторними правилами Європейської Комісії всі системи штучного інтелекту, призначені для використання для віддаленої біометричної ідентифікації осіб, вважаються ризикованими та підлягають попередній оцінці відповідності регулятором. Використання віддаленої біометричної ідентифікації у режимі реального часу в загальнодоступних приміщеннях для цілей правопорядку забороняється у принципі, за кількома вузькими винятками, які суворо визначені, обмежені та регламентовані. Вони включають використання для правоохоронних цілей цілеспрямованого пошуку конкретних потенційних жертв злочинів, включаючи зниклих дітей; відповідь на безпосередню загрозу теракту; виявлення та встановлення осіб, котрі вчинили тяжкі злочини.
Зроблено висновок про необхідність приведення законодавства України про захист персональних даних до високих стандартів Євросоюзу.
46
Pavlov, S. V., Y. R. Saldan, S. M. Zlepko, O. D. Azarov, L. I. Tymchenko, and L. V. Abramenko. "METHOD OF PRE-PROCESSING TOMOGRAFIC IMAGES OF THE FUNDUS." Information Technology and Computer Engineering 45, no. 2 (2019): 4–12. http://dx.doi.org/10.31649/1999-9941-2019-45-2-4-12.
Повний текст джерела
47
Bezkrevniy, O. S., and A. V. Kozhem'yako. "Automated system for image processing based on FPGA." Optoelectronic information-power technologies 39, no. 1 (2020): 21–26. http://dx.doi.org/10.31649/1681-7893-2020-39-1-21-26.
Повний текст джерела
48
Demchyshyn, A., N. Ausheva, and B. Rassamakin. "METHOD OF PRIMARY PROCESSING OF MULTISSPECTRAL IMAGES OF THE EMBEDDED SYSTEM OF A NANOSATELLITE." Modern problems of modeling 22 (June 16, 2021): 32–38. http://dx.doi.org/10.33842/22195203/2021/22/32/38.
Повний текст джерела
49
Hrabovskyi, Ye M. "Automation of control and processing of images in Internet applications." Scientific Papers (Ukrainian Academy of Printing) 2, no. 61 (2020): 19–21. http://dx.doi.org/10.32403/1998-6912-2020-2-61-19-29.
Повний текст джерела
50
Boyun, V. P., P. Yu Sabelnikov, and Yu A. Sabelnikov. "Video Processing Device for Automatic Object Tracking Defined in the Image by Operator." Nauka ta innovacii 12, no. 2 (March 23, 2016): 29–39. http://dx.doi.org/10.15407/scin12.02.029.
Повний текст джерела