Abstract:
Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи пошуку зображень з використанням нейронних мереж. Актуальність роботи зумовлена швидким зростанням обсягу візуальної інформації, що потребує ефективних методів її обробки та аналізу. Система пошуку зображень на основі нейронних мереж дозволяє автоматично класифікувати зображення та забезпечувати їх швидкий пошук, що має велике значення для різних галузей, включаючи медицину, безпеку, промисловість та розваги. У процесі дослідження було проведено аналіз сучасних методів розпізнавання зображень, включаючи методи SIFT, SURF, ORB та AKAZE, а також згорткові нейронні мережі. Вибір останніх обґрунтовано їхньою високою точністю та здатністю автоматично виділяти важливі ознаки з візуальних даних.
Для реалізації системи було обрано мову програмування Python та бібліотеку PyTorch, що забезпечує високу гнучкість та продуктивність розробки. Система включає тришарову архітектуру, що розділяє програмне забезпечення на інтерфейсний шар, бізнес-логіку та шар даних, забезпечуючи тим самим спрощення розробки, підтримки та масштабування системи.
Розроблена система демонструє високу ефективність та продуктивність, а також забезпечує гнучкість у використанні та подальшому вдосконаленні. Результати роботи можуть бути використані для подальшого розвитку подібних систем та автоматизації обробки візуальної інформації в інших сферах.
