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 РозмірФормат 
Штинди.pdf2.47 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.