Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorБондаренко, К. О.uk
dc.contributor.authorГнідунець, В. О.uk
dc.contributor.authorКрупельницький, Л. В.uk
dc.date.accessioned2025-07-24T10:54:12Z
dc.date.available2025-07-24T10:54:12Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationБондаренко 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.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/46919
dc.description.abstractРогзглянуто 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.abstractThis 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.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
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.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21343
dc.subjectрозпізнавання об'єктів; обробка зображень; аналіз відео; комп'ютерний зір;AbstractThis study explores contemporary methods and approaches to object recognition in photos and videos Variousuk
dc.subjectobject recognition; image processing; video analysis; computer vision;ВступНаразі технології інформаційних системuk
dc.subjectякі ґрунтуються на розпізнаванні об’єктів на фото тавідео зображенняхuk
dc.subjectнабувають все ширшого застосування Це пов'язано з їхньою здатністю оброблятиuk
dc.titleРозпізнавання об'єктів на фото та відеоuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc618
dc.relation.references' ' :
dc.relation.references5. 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.


Файли в цьому документі

Thumbnail

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

Показати скорочену інформацію