Інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу

Abstract

Сем’янчук С.О., Шестакевич Т.В. (керівник). Інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу. Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2021. Розширена анотація. Для сучасності характерним є швидкий розвиток методів та засобів отримання, обробки, передачі та розпізнавання великих потоків інформації в реальному часі з необхідною точністю та продуктивністю. При цьому значна увага приділяється обробці зображень, адже саме вони є носієм найбільшого об’єму інформації, яка може бути використана в різних галузях діяльності людини. Саме тому зростає актуальність розробки систем, моделей, методів та засобів обробки зображень, які давали б можливість автоматизації та підвищення точності і швидкодії вказаних процесів [1]. Штучні нейронні мережі – це математичні модель функціонування традиційних для живих організмів нейронних мереж, які представляють собою мережі нервові клітини. Як і в біологічному аналогу, в штучних нейронних мережах основним елементом виступають нейрони, з’єднані між собою і утворюють шари, кількість яких є різному в залежності від складності нейронної мережі. Сьогодні створюються мережі, які успішно розпізнають символи на папері і банківських картках, підписи на офіційних документах і тому подібне. Ці функції дозволяють істотно полегшити працю людини, а також збільшити надійність і точність різноманітних робочих процесів за рахунок відсутності можливості допущення помилки через людський фактор. Нейронні мережі вимогливі до розміру та якості наповнення даних, на якому вони будуть навчатися. Датасети можна завантажити з відкритих джерел або зібрати самостійно [2]. Дана магістерська робота спрямована на використання нейронної мережі для розпізнавання елементів одягу на зображенні, як інтелектуальної складової у процесі формування гардеробу. У даний час в індустрії мод існує поняття «раціональний гардероб» – мінімальний набір взаємозамінних речей, які складають максимальну кількість варіантів комплектації їх один з одним [3]. Кожного дня людина витрачає немалу кількість часу для процесу підбору одягу та створення образів, які б слідували модним тенденціями. Базуючись на вище сказаній інформації автоматизація даного процесу з додаванням інтелектуального компоненту є актуальним рішенням. Об’єкт дослідження – це процес застосування інтелектуальних систем для формування гардеробу, що включає наступні етапи: створення, модифікація структури гардеробу, ідентифікація елементів та автоматичне формування образів з врахуванням аналізу різних критеріїв. Предмет дослідження – це інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу, яка дає можливість швидко оцифрувати ваш гардероб, створювати образи на кожен день та підібрати вам речі з урахуванням ваших уподобань, модних тенденцій і погоди. Мета дослідження: створення інтелектуальної інформаційної системи, яка зможе вирішити проблему з формуванням образів на кожен день, зможе концептуалізувати ваш гардероб та перенести його у мобільний телефон кожного, дозволить, не виходячи з дому, слідкувати за тенденціями моди, та шукати майбутні покупки елементів одягу, попередньо дозволивши їх скомбінувати з іншими елементами. Під час створення даної системи були розглянуті і проаналізовані основні проблеми пов’язані з формуванням гардеробу. Здійснення аналізу існуючих програмних застосунків та виділення їхніх переваг і недоліків допомогло виділити основні вимоги до системи. Важливим етапом розробки було проведення аналізу системи, її розкладення та з’ясування бізнес-процесів. За допомогою дерева цілей було виділено генеральну мету, підцілі різних рівнів та компоненти системи. Результати були показано і пояcнено за допомогою об’єктів нотації UML, а саме діаграми класів, діаграми компонентів, діаграми варіантів використання, діаграми станів, діаграми розгортання та діграми послідовностей. Інтелектуальна складова – згорткова нейронна мережа була створена у декілька етапів: 1. Збір та підготовка даних. 2. Вибір топології. 3. Підбір характеристик. 4. Підбір параметрів навчання. 5. Навчання. 6. Перевірка якості навчання. 7. Корегування. 8. Вербалізація. Оскільки дана система є представлена у вигляді мобільного додатку, було обрано мову програмування Python. Для складних математичних обчислень та побудови нейрона і його зв’язків було використано бібліотеку NumPy – популярну і потужну обчислювану бібіліотеку. Для реалізації UI частини було обрано фреймворк Kivy та бібіліотеку KivyMD (набір віджетів для кросплатформної розробки на Python в стилі Material Design). База даних була створена за допомогою SQLite - полегшена реляційна система керування базами даних. Розроблена інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу відповідає основним вимогам та потребам користувачів. Підтвердження концепції системи із закінченим життєвим циклом розробки ІТ-проектів є результатом цього магістерського кваліфікаційного проекту.Semianchuk S.О., Shestakevych Т.V. (supervisior). Intelligent information system for wardrobe formation. Master’s thesis. – Lviv Polytechnic National University, Lviv, 2021. Extended abstract. Today is characterized by the rapid development of methods and means of obtaining, processing, transmitting and recognizing large streams of information in real time with the necessary accuracy and performance. Much attention is paid to image processing, because they are the carrier of the largest amount of information that can be used in various fields of human activity. That is why the urgency of developing systems, models, methods and tools for image processing, which would allow automation and increase the accuracy and speed of these processes [1]. Artificial neural networks are a mathematical model of the functioning of traditional neural networks for living organisms, which are networks of nerve cells. As in the biological analogue, in artificial neural networks the main element is the neurons connected to each other and form layers, the number of which varies depending on the complexity of the neural network. Today, networks are being created that successfully recognize symbols on paper and bank cards, signatures on official documents and the like. These features can significantly facilitate human work, as well as increase the reliability and accuracy of various workflows due to the lack of error due to the human factor. Neural networks are demanding on the size and quality of the data on which they will study. Datasets can be downloaded from open sources or collected independently [2]. This master's thesis is aimed at using a neural network to recognize items of clothing in the image as an intellectual component in the process of forming a wardrobe. Currently, in the fashion industry there is a concept of "rational wardrobe" - a minimum set of interchangeable things that make up the maximum number of options for completing them with each other [3]. Every day a person spends a lot of time on the process of choosing clothes and creating images that would follow fashion trends. Based on the above information, automation of this process with the addition of an intelligent component is an important solution. Study object – it is a process of application of intelligent systems for wardrobe formation, which includes the following stages: creation, modification of wardrobe structure, identification of elements and automatic formation of images taking into account the analysis of various criteria. Scope of research – is an intelligent information system for forming a wardrobe, which allows you to quickly digitize your wardrobe, create images for every day and choose things for you based on your preferences, fashion trends and weather. Goal of research: creating an intelligent information system that can solve the problem of forming images for every day, will be able to conceptualize your wardrobe and transfer it to everyone's mobile phone, will allow you to follow fashion trends without leaving home, and look for future purchases of clothing items combine with other elements. During the creation of this system, the main problems related to the formation of the wardrobe were considered and analyzed. The analysis of existing software applications and highlighting their advantages and disadvantages helped to identify the basic requirements for the system. An important stage in the development was the analysis of the system, its decomposition and clarification of business processes. Using the goal tree, the general goal, sub-goals of different levels and system components were identified. The results were shown and explained using UML notation objects, namely class diagrams, component diagrams, usage diagrams, state diagrams, deployment diagrams, and sequence diagrams. The intellectual component - the convolutional neural network was created in several stages: 1. Data collection and preparation. 2. Choice of topology. 3. Selection of characteristics. 4. Selection of learning parameters. 5. Training. 6. Checking the quality of education. 7. Adjustment. 8. Verbalization. Because this system is presented as a mobile application, the Python programming language was chosen. The NumPy library, a popular and powerful computational library, was used to perform complex mathematical calculations and to construct a neuron and its connections. The Kivy framework and the KivyMD library (a set of widgets for cross-platform Python development in the Material Design style) were chosen to implement the UI part. The database was created using SQLite - a lightweight relational database management system. The developed intelligent information system of wardrobe formation meets the basic requirements and needs of users. Confirmation of the concept of the system with the completed life cycle of IT project development is the result of this diploma project.