Інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу
Автор: Сем'янчук Софія Олегівна
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Інформаційні системи та технології (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Сем’янчук С.О., Шестакевич Т.В. (керівник). Інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу. Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2021. Розширена анотація. Для сучасності характерним є швидкий розвиток методів та засобів отримання, обробки, передачі та розпізнавання великих потоків інформації в реальному часі з необхідною точністю та продуктивністю. При цьому значна увага приділяється обробці зображень, адже саме вони є носієм найбільшого об’єму інформації, яка може бути використана в різних галузях діяльності людини. Саме тому зростає актуальність розробки систем, моделей, методів та засобів обробки зображень, які давали б можливість автоматизації та підвищення точності і швидкодії вказаних процесів [1]. Штучні нейронні мережі – це математичні модель функціонування традиційних для живих організмів нейронних мереж, які представляють собою мережі нервові клітини. Як і в біологічному аналогу, в штучних нейронних мережах основним елементом виступають нейрони, з’єднані між собою і утворюють шари, кількість яких є різному в залежності від складності нейронної мережі. Сьогодні створюються мережі, які успішно розпізнають символи на папері і банківських картках, підписи на офіційних документах і тому подібне. Ці функції дозволяють істотно полегшити працю людини, а також збільшити надійність і точність різноманітних робочих процесів за рахунок відсутності можливості допущення помилки через людський фактор. Нейронні мережі вимогливі до розміру та якості наповнення даних, на якому вони будуть навчатися. Датасети можна завантажити з відкритих джерел або зібрати самостійно [2]. Дана магістерська робота спрямована на використання нейронної мережі для розпізнавання елементів одягу на зображенні, як інтелектуальної складової у процесі формування гардеробу. У даний час в індустрії мод існує поняття «раціональний гардероб» – мінімальний набір взаємозамінних речей, які складають максимальну кількість варіантів комплектації їх один з одним [3]. Кожного дня людина витрачає немалу кількість часу для процесу підбору одягу та створення образів, які б слідували модним тенденціями. Базуючись на вище сказаній інформації автоматизація даного процесу з додаванням інтелектуального компоненту є актуальним рішенням. Об’єкт дослідження – це процес застосування інтелектуальних систем для формування гардеробу, що включає наступні етапи: створення, модифікація структури гардеробу, ідентифікація елементів та автоматичне формування образів з врахуванням аналізу різних критеріїв. Предмет дослідження – це інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу, яка дає можливість швидко оцифрувати ваш гардероб, створювати образи на кожен день та підібрати вам речі з урахуванням ваших уподобань, модних тенденцій і погоди. Мета дослідження: створення інтелектуальної інформаційної системи, яка зможе вирішити проблему з формуванням образів на кожен день, зможе концептуалізувати ваш гардероб та перенести його у мобільний телефон кожного, дозволить, не виходячи з дому, слідкувати за тенденціями моди, та шукати майбутні покупки елементів одягу, попередньо дозволивши їх скомбінувати з іншими елементами. Під час створення даної системи були розглянуті і проаналізовані основні проблеми пов’язані з формуванням гардеробу. Здійснення аналізу існуючих програмних застосунків та виділення їхніх переваг і недоліків допомогло виділити основні вимоги до системи. Важливим етапом розробки було проведення аналізу системи, її розкладення та з’ясування бізнес-процесів. За допомогою дерева цілей було виділено генеральну мету, підцілі різних рівнів та компоненти системи. Результати були показано і пояcнено за допомогою об’єктів нотації UML, а саме діаграми класів, діаграми компонентів, діаграми варіантів використання, діаграми станів, діаграми розгортання та діграми послідовностей. Інтелектуальна складова – згорткова нейронна мережа була створена у декілька етапів: 1. Збір та підготовка даних. 2. Вибір топології. 3. Підбір характеристик. 4. Підбір параметрів навчання. 5. Навчання. 6. Перевірка якості навчання. 7. Корегування. 8. Вербалізація. Оскільки дана система є представлена у вигляді мобільного додатку, було обрано мову програмування Python. Для складних математичних обчислень та побудови нейрона і його зв’язків було використано бібліотеку NumPy – популярну і потужну обчислювану бібіліотеку. Для реалізації UI частини було обрано фреймворк Kivy та бібіліотеку KivyMD (набір віджетів для кросплатформної розробки на Python в стилі Material Design). База даних була створена за допомогою SQLite - полегшена реляційна система керування базами даних. Розроблена інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу відповідає основним вимогам та потребам користувачів. Підтвердження концепції системи із закінченим життєвим циклом розробки ІТ-проектів є результатом цього магістерського кваліфікаційного проекту. Ключові слова: нейронні мережі, гардероб, образ, розпізнавання зображень, ідентифікація елементів. Перелік використаних літературних джерел. 1. Гонсалес Р. Цифрова обробка зображень / Р. Гонсалес, Р. Вудс . – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с. 2. Нейронні мережі: розпізнавання образів та зображень за допомогою штучного інтелекту [Електр.ресурс]: Режим дост. : https://center2m.ru/ai-recognition (дата звернення: 17.08.2020). 3. Naribayeva E.K., Abilkalamova K.K. Monitoring of assortment composition of rational clothing for older age women. [Текст] / E.K.Naribayeva, K.K. Abilkalamova // Textile industry technology– 2015. - №3 (357). –PP.194- 198