Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorСолоний, М. А.uk
dc.contributor.authorЯровий, А. А.uk
dc.contributor.authorІванчук, Я. В.uk
dc.contributor.authorОзеранский, В. С.uk
dc.contributor.authorSolonyi, M. A.en
dc.contributor.authorYarovyi, A. A.en
dc.contributor.authorIvanchuk, Y. V.en
dc.contributor.authorOzeranskyi, V. S.en
dc.date.accessioned2023-03-23T12:21:35Z
dc.date.available2023-03-23T12:21:35Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationПерспективи нейромережевого підходу для задачі відтворення пошкоджених паперів [Текст] / М. А. Солоний, А. А. Яровий, Я. В. Іванчук, В. С. Озеранский // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2022. – № 2. – С. 55-60.uk
dc.identifier.issn1999-9941
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36529
dc.description.abstractУ наш час, задача відтворення пошкоджених паперів є достатньо актуальною, експерти витрачають години, дні або навіть тижні, на те, щоб відтворити пошкоджені документи, рисунки або інші матеріали, які можуть відіграти роль ключового до-казу в кримінальній справі. Автоматизація даного процесу значно підвищить швидкодію та якість вирішення даної задачі, тим самим підвищить ефективність роботи експертів-криміналістів. Під час пошуку існуючих рішень, в ході дослідження прямих аналогів виявлено не було, проте знайдено декілька непрямих аналогів, які вирішують досить близькі задачі. Перший аналог – технологія, запропонована вченими Хайфського університету для відтворення пошкоджених археологічних знахідок. Дану технологію успішно випробувано на реальних артефактах Британського музею, що довело її ефективність при відтворенні пошкоджених фресок. Дані результати є перспективними для подальшої розробки інформаційної технології відтворення цілісності пошкодженого документа, зокрема, в контексті повного відтворення структури паперу на основі його мікрорельєфу. Другий аналог – технологія редагування зображень за допомогою карт Кохонена. Дана технологія ефективно виконує базові завдання ретушування зображень, зокрема, видалення об’єктів, відновлення цілісності після видалення. Оскільки дана технологія використовується для обробки зображень, її можна використати як основу для відтворення пошкодженого вмісту документа після його фізичної збірки. Адже під час відновлення структури паперу цілісність вмісту може бути частково втрачена. В даній статті детально проаналізовано кожну з наведених технологій, в тому числі й на рівні математичних моделей, виокремлено їх переваги та недоліки, наведено приклади їх реального застосування. На основі переваг кожної з проаналізованих технологій, запропоновано підхід до вирішення задачі відтворення пошкоджених паперів.uk
dc.description.abstractNowadays, the damaged papers restoration task is quite urgent, experts spend hours, days or even weeks to restore damaged doc-uments, drawings or other materials that can play the key role evidence in a criminal case. Automation of this process will significantly in-crease the speed and quality of solving this problem, thereby increasing the efficiency of the work of forensic experts. During the search for existing solutions, no direct analogs were found, but several indirect analogs were found that solve quite similar problems. The first analog is a technology proposed by Haifa University scientists to restore damaged archaeological finds. This technology was successfully tested on real artifacts of the British Museum, which proved its effectiveness in restoring damaged frescoes. These results are promising for the further development of information technology for restoring the integrity of a damaged document, in particular, in the context of the complete resto-ration of the paper structure based on its microrelief. The second analog is image editing technology using Kohonen maps. This technology effectively performs the basic tasks of retouching images, in particular, removing objects, restoring integrity after removal. Since this tech-nology is used for image processing, it can be used as a basis for restoration of the damaged content of a document after its physical assem-bly. After all, during the paper structure restoration, the integrity of the content may be partially lost. In this article, each of the above tech-nologies is analyzed in detail, including at the level of mathematical models, their advantages and disadvantages are highlighted, and examples of their real application are given. Based on the advantages of each of the analyzed technologies, an approach to solving the prob-lem of damaged papers restoration is proposed.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofІнформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 2 : 55-60.uk
dc.relation.urihttps://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/888
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectвідтворення пошкоджених паперівuk
dc.subjectкриміналістикаuk
dc.subjectneural networksen
dc.subjectdamaged papers restorationen
dc.subjectcriminalisticsen
dc.titleПерспективи нейромережевого підходу для задачі відтворення пошкоджених паперівuk
dc.title.alternativeProspects of neural network approach to the problem of damaged papers restorationen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.9: 004.032.26
dc.relation.referencesМ. А. Солоний, А. А. Яровий, “Перспективи застосування технологій нейронних мереж для за-дачі відтворення пошкоджених паперів,” y Збірник матеріалів Всеукраїнської науково-практичної конференції “Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2021)”, (Вінниця, 01–14 травня 2021 р.). Вінниця. Україна: ВНТУ, 2021, с. 1-2. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2021/paper/viewFile/13252/11113. Дата звернення: Травень 10, 2022.uk
dc.relation.referencesМ. А. Солоний, А. А. Яровий, “Аналіз інтелектуальних технологій в контексті задачі відтво-рення пошкоджених паперів,” y Збірник матеріалів Всеукраїнської науково-практичної конфе-ренції “Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022)”. Вінниця. Україна: ВНТУ, 2022, с. 1-3. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2022/paper/viewFile/16337/13751. Дата звернення: Травень 10, 2022.uk
dc.relation.referencesSOLVING ARCHAEOLOGICAL PUZZLES. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://arxiv.org/pdf/1812.10553.pdf. Дата звернення: Травень 10, 2022.en
dc.relation.referencesKOHONEN SELF-ORGANIZING MAPS. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://towardsdatascience.com/kohonen-self-organizing-maps-a29040d688da. Дата звернення: Тра-вень 10, 2022.en
dc.relation.referencesSelf Organizing Maps – Kohonen Maps. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.geeksforgeeks.org/self-organising-maps-kohonen-maps/. Дата звернення: Травень 10, 2022.en
dc.relation.referencesA multiscale neural network method for image restoration. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://tema.sbmac.org.br/tema/article/download/179/118. Дата звернення: Травень 10, 2022.en
dc.relation.referencesImage inpainting based on self-organizing maps by using multi-agent implementation. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050914012186. Дата звернення: Травень10, 2022.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1999-9941-2022-54-2-55-60


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію