Веб-базована система розпізнавання їжі по фото засобами комп'ютерного зору

Abstract

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.