Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКириллов Н. А.
dc.contributor.authorМезенцева Е. М.
dc.contributor.authorБельгер И. С.
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы
dc.coverage.spatialгиперпараметры
dc.coverage.spatialкомпьютерное зрение
dc.coverage.spatialобратное распространение ошибки
dc.coverage.spatialраспознавание образов
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сети
dc.creatorКириллов Н. А.
dc.date2024
dc.date.accessioned2025-11-27T12:25:40Z-
dc.date.available2025-11-27T12:25:40Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20241003153749
dc.identifier.citationКириллов, Н. А. Исследование и разработка методов распознавания образов с помощью компьютерного зрения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 Информатика и вычислительная техника (уровень магистратуры), профиль «Информационные системы и технологии» / Н. А. Кириллов ; рук. работы Е. М. Мезенцева ; нормоконтролер И. С. Бельгер ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2024. - 1 файл (5,3 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/52597-
dc.description.abstractВ выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система распознавания образов на изображении при помощи свёрточной нейронной сети. Целью данной работы является исследования применения свёрточной нейронной сети для задачи распознавания образов. В рамках работы проведён анализ предметной области и изучены различные методы из области компьютерного зрения. Был разработан информационно-логический проект системы при помощи средств UML. Разработано и протестировано приложение, обеспечивающее реализацию различных архитектур свёрточных нейронных сетей. Проведены экспериментальные исследования по поиску наиболее оптимальных гиперпараметров и средств регуляризации свёрточной нейронной сети. Объектом исследования настоящей работы является свёрточная нейронная сеть, предметом исследования является её архитектура, конфигурация и гиперпараметры. К научной новизне можно отнести исследования влияния различных гиперпараметров свёрточной нейронной сети на точность распознавания объектов на изображении, а такж
dc.subjectавтоматизированные системы
dc.subjectгиперпараметры
dc.subjectкомпьютерное зрение
dc.subjectобратное распространение ошибки
dc.subjectраспознавание образов
dc.subjectсверточные нейронные сети
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleИсследование и разработка методов распознавания образов с помощью компьютерного зрения
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики и кибернетики
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-i-razrabotka-metodov-raspoznavaniya-obrazov-s-pomoshu-komputernogo-zreniya-112015
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-i-razrabotka-metodov-raspoznavaniya-obrazov-s-pomoshu-komputernogo-zreniya-112015
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.