Prekės pakuotės tipo atpažinimas nuotraukose taikant sąsūkos dirbtinių neuronų tinklus
Grigalauskas, Benas |
Matuzevičius, Dalius | Recenzentas / Rewiewer |
Šiame darbe yra tiriamas sąsūkos dirbtinių neuronų tinklų taikymas prekės pakuotės tipui nuotraukose atpažinti. Pirmiausia yra atliekama naujausių algoritmų, skirtų objektams atpažinti ir grįstų sąsūkos dirbtinių neuronų tinklais, analitinė apžvalga. Atliekama objektų atpažinimui reikalingos programinės įrangos licencijų analizė. Plačiau nagrinėjama sąsūkos dirbtinių neuronų tinklų sandara ir jų sluoksnių funkcionalumas. Atrenkami sąsūkos dirbtinių neuronų tinklais grįsti objektų atpažinimo metodai, kuriuos galima taikyti prekės pakuotės tipui atpažinti. Paruošiamas duomenų rinkinys, skirtas prekės pakuotės atpažinimo metodų eksperimentiniams tyrimams. Atliekamas tyrimas su pasirinktais klasifikavimo metodais ir pateikiami gauti rezultatai.
This work reviews convolutional artificial neural networks application for identifying the product packaging type in photos. Firstly, an analytical review of the latest algorithms for object recognition is performed. Secondly, an analysis of the licenses for the software required to identify the objects is performed. The structure of convolutional artificial neural networks and the functionality of their layers are examined in more detail. Next, methods for object recognition based on convolutional artificial neural networks that can be used to identify the packaging type of a product are selected. Also, a data set is prepared for experimental research on product packaging identification methods. Finally, a study with selected classification methods is performed and the results obtained are presented.