Розпізнавання нумізматичних об'єктів по зображенням методами глибинного навчання

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-414 Сирваткою Максимом Юрійовичем. Тема “Розпізнавання нумізматичних об'єктів по зображенням методами глибинного навчання”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є розробка підходу для визначення монети на фото та її класифікації засобами глибинного навчання. Об’єктом дослідження є процеси розпізнавання монети по фото. Предмет дослідження – нейронні мережі для попереднього опрацювання фото та розпізнавання монети. Під час виконання дипломної роботи була розроблена система для розпізнавання американських обігових монет, використовуючи методи глибинного навчання. Були проаналізовані різні методи глибинного навчання, проведені експерименти та обрані найкращі моделі для розпізнавання нумізматичних об’єктів на фото. Система приймає два фото монети як вхідні дані та повертає назву монети та основну інформацію про неї. Запропонована система може використовуватись спеціалістами для автоматизації розпізнавання об’єктів, студентами для вивчення сфери нумізматики. The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-414 group Syrvatka Maksym Yuriiovych. The topic is "Recognition of numismatic objects by images using deep learning methods". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The purpose of this work is development of an approach for identifying a coin in a photo and classifying it by means of deep learning. The object of the research are coin recognition processes by photo. The subject of the work is neural networks for image pre-processing and coin recognition.