Тема: Разработка системы процедурной генерации изображений на основе нейронных сетей
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 7
1.1. Искусственные нейронные сети 7
1.2. Применение нейронных сетей для работы с изображениями 10
2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ 12
2.1. Алгоритм генерации изображений 12
2.2. Проектирование веб-приложения 13
2.3. Функциональные требования 16
2.4. Нефункциональные требования 16
2.5. Диаграмма прецедентов 16
3. РЕАЛИЗАЦИЯ 18
3.1. Используемые технологии разработки 18
3.2. Диаграмма классов 19
3.3. Генерация изображений 21
3.4. Верстка веб-страниц 22
4. ТЕСТИРОВАНИЕ 24
4.1. Функциональное тестирование 24
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 26
ЛИТЕРАТУРА 27
ПРИЛОЖЕНИЯ 29
Приложение 1 29
Приложение 2
📖 Введение
Одной из главных прикладных задач, решаемых искусственными нейронными сетями, является обработка изображений. В настоящий момент в этой области искусственного интеллекта активно работают и ведут исследования такие компании, как Google, Facebook, Яндекс, Baidu, ABBYY, Cognitive Technologies и др. Многие из их сервисов уже работают с использованием технологии нейронных сетей. Например, на основе нейронных сетей работает поиск изображений и их идентификация в Google Photos, производится фильтрация нежелательного контента в компании Яндекс [15].
Природа человеческого творчества еще менее изучена, чем природа интеллекта. Поэтому на данный момент одной из наиболее актуальных задач искусственного интеллекта является машинное творчество. В данном направлении рассматриваются проблемы написания компьютером музыки, литературных и художественных произведений. Многие современные компании стремятся воссоздать поведение человеческого мозга.
Одним из наиболее перспективных направлений машинного творчества является генерация изображений. Этой темой занимаются инженеры компании Google: программное обеспечение для распознавания изображений Google, которое может обнаруживать, анализировать и даже автоматически титровать изображения, использует нейронные сети, которые стремятся имитировать человеческий мозг. Совсем недавно Google провела в Сан-Франциско выставку-аукцион, на которой были выставлены работы, созданные не человеком, а алгоритмом компании. Среди картин, присутствовавших на выставке, - изображения, имитировавшие работы таких художников, как Винсент Ван Гог.
Машинное творчество представляет собой широкое и относительно молодое направление науки об искусственном интеллекте. Генерация изображений с помощью нейронных сетей, как часть машинного творчества, является актуальным предметом самых разных исследований.
Цель и задачи
Основной целью данной работы является разработка системы процедурной генерации изображения на основе нейронных сетей.
Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:
1) произвести анализ предметной области;
2) изучить теоретические основы алгоритмов обработки изображений на основе нейронных сетей;
3) разработать веб-приложение генерации изображений на основе нейронных сетей;
4) провести тестирование разработанной системы.
Структура и объем работ
Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии и одного приложения. Объем работы составляет 32 страницы, объем библиографии содержит 18 источников.
Краткое содержание работы
Введение состоит из четырех частей: «Актуальность темы», «Цели и задачи исследования», «Структура и объем работы» и «Краткое содержание работы».
В первой главе описывается предметная область, производится обзор литературы.
Вторая глава содержит проектирование системы, алгоритм, разработку дизайна и структуры.
В третьей главе содержится обзор выбранных инструментов для реализации, описывается процесс разработки системы.
Четвертая глава содержит результаты тестирования системы.
В заключении сделаны выводы о проделанной работе.
В приложении 1 представлены скриншоты модульных сеток страниц.
В приложении 2 представлены скриншоты интерфейса приложения.
✅ Заключение
1) произведен анализ предметной области;
2) изучены особенности работы с нейронными сетями;
3) разработан пользовательский интерфейс системы;
4) реализована система генерации изображений;
5) проведено тестирование системы.



