Дослідження якості нейромережевого розпізнавання зашумлених зображень

UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 85 сторінках, містить 9 рисунків, 9 таблиць, 3 додатки, 15 джерел. Мета роботи – дослідити якість нейромережевого розпізнавання зашумлених зображень. Методи дослідження – огляд існуючих технологій та програмних засобів для розпізнавання зашумлених зображень. Дослідження, тестування та аналіз ефективності роботи різних моделей для розпізнавання зображень. Отримані результати – розроблено додаток, який дозволяє розпізнавати об'єкти на зображеннях з різними рівнями шумів. Розглянуто різні методи розпізнавання зображень. Визначено ефективність різних моделей для поставленої задачі.

ENG: The explanatory note to the master's thesis is 85 pages long and contains 9 figures, 9 tables, 3 appendices, and 15 sources. The purpose of the work is to investigate the quality of neural network recognition of noisy images. Research methods – review of existing technologies and software tools for recognizing noisy images. Research, testing, and analysis of the effectiveness of various models for image recognition. Results obtained – an application has been developed that allows recognizing objects in images with different noise levels. Various methods of image recognition were considered. The effectiveness of different models for the given task was determined.