Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМакарова Ю. Н.
dc.contributor.authorРусакова М. С.
dc.contributor.authorЛуканов А. С.
dc.coverage.spatialбазы данных
dc.coverage.spatialдетекция объектов
dc.coverage.spatialидентификация людей
dc.coverage.spatialинформационные системы
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialметоды машинного обучения
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialтэгирование фотографий
dc.creatorМакарова Ю. Н.
dc.date2024
dc.date.accessioned2025-11-27T12:32:11Z-
dc.date.available2025-11-27T12:32:11Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20241028155129
dc.identifier.citationМакарова, Ю. Н. Тэгирование фотографий с помощью методов машинного обучения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.03.03 "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем" (уровень бакалавриата), направленность (профиль) "Разработка и администрирование информационных систем" / Ю. Н. Макарова ; рук. работы М. С. Русакова ; нормоконтролер А. С. Луканов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонауч. - Самаpа, 2024. - 1 файл (2,6 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/55699-
dc.description.abstractОбъектом исследования является тэгирование фотографий с помощью методов машинного обучения. Цель работы — разработка информационной системы, позволяющей осуществлять тэгирование фотографий с применением методов машинного обучения, а также осуществлять поиск изображений по тэгам. В процессе работы спроектирована и обучена нейронная сеть для классификации эмоций людей. В ВКР спроектирована и реализована информационная система управления растровыми изображениями различных форматов, удовлетворяющая выдвинутым функциональным и нефункциональным требованиям. В системе реализовано присвоение тэгов изображению при загрузке его в систему, реализован поиск изображений по названию, дате создания, дате добавления, тэгам, людям или оценке. Ожидаемый эффект ВКР заключается в упрощении систематизации и поиска изображений за счет присвоения изображениям тэгов.
dc.subjectбазы данных
dc.subjectдетекция объектов
dc.subjectидентификация людей
dc.subjectинформационные системы
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectметоды машинного обучения
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectтэгирование фотографий
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleТэгирование фотографий с помощью методов машинного обучения
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.authorЕстественнонаучный институт
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Tegirovanie-fotografii-s-pomoshu-metodov-mashinnogo-obucheniya-112675
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Tegirovanie-fotografii-s-pomoshu-metodov-mashinnogo-obucheniya-112675
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



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