Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/51954
Назва: | Веб-базована система розпізнавання їжі по фото засобами комп'ютерного зору |
Інші назви: | Web-based System for Food Recognition from Photos Using Computer Vision |
Автори: | Штинда, Віктор Володимирович |
Ключові слова: | розпізнавання їжі нейронні мережі машинне навчання класифікація обробка зображень комп’ютерний зір food recognition machine learning classification neural networks computer vision image processing |
Дата публікації: | 2024 |
Видавництво: | Тернопіль, ЗУНУ |
Бібліографічний опис: | Штинда, В. В. Веб-базована система розпізнавання їжі по фото засобами комп'ютерного зору = Web-based System for Food Recognition from Photos Using Computer Vision : кваліфікаційна робота : спец. 122 – комп'ютерні науки освітньо-професійна програма – комп'ютерні науки / Віктор Володимирович Штинда ; наук. керівник к.т.н., доц. П. Є. Биковий. Тернопіль : ЗУНУ, 2024. 63 с. |
Короткий огляд (реферат): | Метою роботи є створення веб-базованої системи, яка дасть можливість автоматично ідентифікувати їжу на зображеннях, використовуючи методи комп’ютерного зору, глибокого навчання та нейронних мереж. Методи та технології використані у роботі, включають комп'ютерний зір,глибоке навчання з використанням згорткових нейронних мереж (CNN) та методу YOLO для розробки моделей розпізнавання їжі,методи підготовки зображень до аналізу, такі як масштабування, нормалізація та сегментація. Для інтеграціїз веб-технологіями було використано HTML, CSS та JavaScript для створення зручного інтерфейсу. Для реалізації моделей машинного навчання та роботи з зображеннями використовувалися бібліотеки Python (TensorFlow, Keras, OpenCV). У ході виконання кваліфікаційної роботи розроблено веб-систему для розпізнавання їжі по фото засобами комп'ютерного зору. Проведено аналіз сучасних технологій та алгоритмів розпізнавання їжі, розроблено на навчено модель розпізнавання. Інтегровано систему з веб-інтерфейсом, використовуючи HTML, CSS та JavaScript. Проведено функціональне тестування, результати якого підтвердили високу точність розпізнавання їжі, що підтверджує ефективність системи. Результати роботи можна використовувати в ресторанах для автоматизації обробки замовлень та контролю інгредієнтів, у додатках для здорового харчування для аналізу раціону користувачів, у дослідженнях харчових звичок. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/51954 |
Розташовується у зібраннях: | 2023-2024 н. р. |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Штинди.pdf | 2.47 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.