| dc.contributor.author | Бондаренко, К. О. | uk |
| dc.contributor.author | Гнідунець, В. О. | uk |
| dc.contributor.author | Крупельницький, Л. В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-07-24T10:54:12Z | |
| dc.date.available | 2025-07-24T10:54:12Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Бондаренко К. О., Гнідунець В. О., Крупельницький Л. В. Розпізнавання об'єктів на фото та відео. // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21343. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/46919 | |
| dc.description.abstract | Рогзглянуто сучасні методи та підходи до розпізнавання об'єктів на фото та відео. Описано різноманітні алгоритми як ненейромережні алгоритми (каркас Viola-Jones, SIFT та метод ознак гістограми орієнтованих градієнтів) так і методи на основі нейромереж, (CNN на основі регіонів, деформовані згорткові мережі та одноступеневі детектори, такі як SSD, RefineDet та RetinaNet). Визначено, що кожен метод описується з врахуванням його принципу дії, переваг та недоліків. | uk |
| dc.description.abstract | This study explores contemporary methods and approaches to object recognition in photos and videos. Various algorithms were described, including non-neural network algorithms (the Viola-Jones framework, SIFT, and Histogram of Oriented Gradients (HOG)), as well as neural network-based methods (region-based CNNs, deformable convolutional networks, and single-stage detectors like SSD, RefineDet, and RetinaNet). Each method is elucidated considering its principles, advantages, and drawbacks. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21343 | |
| dc.subject | розпізнавання об'єктів; обробка зображень; аналіз відео; комп'ютерний зір;AbstractThis study explores contemporary methods and approaches to object recognition in photos and videos Various | uk |
| dc.subject | object recognition; image processing; video analysis; computer vision;ВступНаразі технології інформаційних систем | uk |
| dc.subject | які ґрунтуються на розпізнаванні об’єктів на фото тавідео зображеннях | uk |
| dc.subject | набувають все ширшого застосування Це пов'язано з їхньою здатністю обробляти | uk |
| dc.title | Розпізнавання об'єктів на фото та відео | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 618 | |
| dc.relation.references | ' ' : | |
| dc.relation.references | 5. thesis/ .. . 2016. URL:http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/46591. Ivanishyn I. USING VIOLA-JONES AND K NEAREST NEIGHBORS METHODS FOR FACE DETECTION AND RECOGNITION. International scientific journal "Internauka". 2022. 11(130). URL: https://doi.org/10.25313/2520-2057-2022-11-8281. . . Web- : master's thesis. 2020. URL: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82177. . ., . . . International journal of computing. 2014. . 2524. URL: https://doi.org/10.47839/ijc.2.1.159. Myronuyk D. M., Blahitko B. Y., Zajazchuk I. M. Computer simulation of deep learning for image recognition. Computer Technologies of Printing. 2019. Vol. 2, no. 42. P. 5763. URL: https://doi.org/10.32403/2411-92102019-2-42-57-63. | |