В последние несколько лет возрастает интерес к изучению нейронных сетей, которые успешно применяются для решения многих задач искусственного интеллекта: распознавание образов, фильтрация шумов, рас-познавание речи.
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.
В ходе разработки системы процедурной генерации изображении, были выполнены следующие результаты:
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.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
