Використання штучного інтелекту для розпізнавання складових елементів об’єктів на базі зображення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМанзюк, Е.А.
dc.contributor.authorСкрипник, Т.К.
dc.contributor.authorГірний, М.Ю.
dc.contributor.authorManziuk, E.
dc.contributor.authorSkrypnyk, T.
dc.contributor.authorHirnyi, M.
dc.date.accessioned2020-12-16T16:19:53Z
dc.date.available2020-12-16T16:19:53Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractРозпізнавання зображень використовується для отримання, аналізу, розуміння і обробки зображень з реального світу, щоб перетворювати їх у цифрову інформацію. В цю область залучені інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання, розпізнавання шаблонів, розширення бази знань. Система розпізнання дозволяє зробити крок до систем розуміння продуктів харчування, таких як оцінка калорій та створення рецептів. Система розпізнання може бути застосована для вирішення більш широких проблем, таких як прогнозування зображення на встановлення відповідності складових елементів.uk_UA
dc.description.abstractImage recognition is used to retrieve, analyse, understand, and process images from the real world to convert them into digital information. In this area involved data mining, machine learning, pattern recognition, knowledge extension. Developments in the image recognition area have resulted in computers and smartphones becoming capable of mimicking human eyesight. Improved cameras in modern devices can take pictures of very high quality, and with the help of new software, they receive the necessary information and on the basis of the received data is processed images. However, food recognition challenges modern computer vision systems and needs to go beyond just an visible image. Compared to understanding the natural image, visual prediction of ingredients requires high-level solutions and previous knowledge. This creates additional problems, because food components have high variability between the class, when cooking, you have to convert components and the ingredients are often included in the cooked dish. The recognition system allows you to take a step toward understanding the food supply systems such as calorie score and create recipes. The recognition system can be used to address wider problems, such as the prediction of the image on the consistency of the folding elements.uk_UA
dc.identifier.citationМанзюк Е. А. Використання штучного інтелекту для розпізнавання складових елементів об’єктів на базі зображення / Е. А. Манзюк, Т. К. Скрипник, М. Ю. Гірний // Комп’ютерні системи та інформаційні технології. – 2020. – № 1. – С. 41-45.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/9592
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectкласифікаціяuk_UA
dc.subjectрозпізнавання зображеньuk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectclassificationuk_UA
dc.subjectimage recognitionuk_UA
dc.subjectneural networksuk_UA
dc.subject.udc004.8uk_UA
dc.titleВикористання штучного інтелекту для розпізнавання складових елементів об’єктів на базі зображенняuk_UA
dc.title.alternativeDetermination of recipes constituent elements based on imageuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
CSIT-2020-N 1 (1)_5.pdf
Розмір:
635.57 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
CSIT - 2020 рік