Макаров, Максим Володимирович2026-04-302026-04-302026Макаров М. В. Інтелектуальна комп'ютерна система розпізнавання графічних образів з використанням гетерогенних обчислень : кваліфікаційна робота магістра : 123 Комп’ютерна інженерія / Хмельницький національний університет. Хмельницький, 2026. 133 с.https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/21012Об'єктом дослідження є процес розпізнавання графічних образів на мобільних пристроях з гетерогенною архітектурою обчислювачів. Предметом дослідження є метод та інтелектуальна комп'ютерна система розпізнавання графічних образів з використанням гетерогенних обчислень. Метою кваліфікаційної роботи магістра є підвищення ефективності розпізнавання графічних образів на мобільних пристроях шляхом розробки методу гетерогенного розподілу обчислювальних задач конвеєра розпізнавання між процесорами різного типу (CPU, GPU, NPU). Для розв'язання поставлених задач використовувалися методи теорії графів, методи оптимізації, математичної статистики, теорії нейронних мереж, методи квантизації та компресії моделей, дискретної математики. Наукова новизна отриманих результатів: набув подальшого розвитку метод розпізнавання графічних образів, який, на відміну від існуючих, забезпечує поетапний розподіл підзадач конвеєра (сегментація, детекція, розпізнавання) між гетерогенними обчислювачами мобільного SoC з динамічним механізмом каскадного переключення, що дозволяє зменшити латентність обробки та забезпечити роботу в реальному часі. Практична значимість отриманих результатів полягає у розробленій системі, яка дозволяє виконувати розпізнавання фіскальних документів на мобільних пристроях без залежності від хмарних сервісів, забезпечуючи конфіденційність фінансових даних та роботу в автономному режимі. У першому розділі проведено огляд сучасних методів розпізнавання графічних образів та принципів організації гетерогенних обчислень на мобільних пристроях, систематизовано відомості щодо архітектур нейронних мереж для задач оптичного розпізнавання символів та методів оптимізації моделей для граничних пристроїв. У другому розділі запропоновано модель інтелектуальної системи, у якій конвеєр розпізнавання формалізовано як спрямований ациклічний граф, та побудовано математичну модель гетерогенного розподілу обчислень між процесорами різного типу. У третьому розділі запропоновано метод розпізнавання графічних образів з каскадним переключенням між NPU, GPU та CPU й адаптацією моделей до особливостей української абетки. У четвертому розділі запропоновано програмну реалізацію системи для платформ Android та iOS і проведено експериментальні дослідження, які підтвердили скорочення часу відгуку на 55–77 % та підвищення точності розпізнавання українського тексту на 31,2 % порівняно з базовим рішенням.uk123 Комп’ютерна інженеріярозпізнавання графічних образівгетерогенні обчисленняоптичне розпізнавання символівнейронні мережімобільні пристроїквантизація моделейдиференційована бінаризаціяграничні обчисленняМагістерські роботи