Програмний модуль виділення ознак зображень для покращення точності класифікації в системах комп'ютерного зору

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є створення програмного модуля для покращення точності класифікації зображень шляхом багатокомпонентного виділення ознак із подальшим використанням методів машинного навчання. Об’єктом дослідження є процеси виділення ознак та класифікації зображень у системах комп’ютерного зору. Розроблено програмний модуль виділення ознак зображень, що поєднує локальні бінарні шаблони (LBP), вейвлет-перетворення, гістограми кольорів і статистичні дескриптори. З метою зниження розмірності ознак реалізовано Principal Component Analysis (PCA). Для класифікації застосовано три алгоритми машинного навчання (SVM, Random Forest, Logistic Regression) та ансамблеву модель. Розроблений графічний веб-інтерфейс забезпечує завантаження зображень, обробку, класифікацію та візуалізацію результатів. Проведено експериментальну перевірку ефективності модуля та візуальний аналіз точності класифікації.