Метод виявлення надлишкових даних у наборах текстильних зображень на основі перцептивної схожості для підвищення достовірності нейромережевої класифікації
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національниий університет
Анотація
Метою кваліфікаційної роботи бакалавра є підвищення точності нейромережевої класифікації шляхом розробки методу виявлення надлишкових даних у наборах текстильних зображень на основі перцептивної схожості. Для розробки прикладної інтелектуальної системи було використано мову програмування Python, а також спеціалізовані бібліотеки PyTorch, ImageHash та PyQt5 для дедуплікації вибірок, навчання моделей і візуалізації результатів. Розроблена система призначена для автоматизованого аналізу інформаційної надлишковості у графічних датасетах, порівняння ефективності алгоритмів пошуку дублікатів, а також оцінювання впливу процедур очищення вибірок на якість подальшого розпізнавання. Напрямками практичного використання розробленої системи є автоматизоване виявлення та аналіз надлишкових даних у наборах текстильних зображень.
Опис
Ключові слова
122 Комп’ютерні науки, перцептивна схожість, текстильні зображення, embedding-представлення, pHash, дедуплікація
Бібліографічний опис
Мережко Є. О. Метод виявлення надлишкових даних у наборах текстильних зображень на основі перцептивної схожості для підвищення достовірності нейромережевої класифікації : кваліфікаційна робота бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Хмельницький національний університет. Хмельницький, 2026. 75 с.