РОЗРОБКА ГІБРИДНОЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ «TOARIST»
DOI:
https://doi.org/10.31498/2522-9990212019188035Ключові слова:
розпізнавання культурних об'єктів, згорткова нейромережа, мобільний додаток.Анотація
Дана стаття присвячена питанню впровадження згорткових нейронних мереж у туристичні додатки. У статті розглядаються шляхи удосконалення розпізнавання культурних об'єктів з потокового зображення камери смартфона шляхом використання фреймворку Core ML. З того приводу, що вихідний код даної бібліотеки є закритим, були проаналізовані та запропоновані зовнішні шляхи удосконалення. Серед них: препроцессінг, фільтрування, використання систем глобального позиціонування GPS та елементів експертних систем. Більшість вхідних матеріалів для навчання і створення моделі нейромережі були зібрані вручну, шляхом фотографування культурних пам'яток. У результаті роботи був отриманий працездатний прототип мобільного додатку під назвою «TоARist».Посилання
Scott, M. Create Your Own Website / M. Scott. – Ed. 4. – Mode of access: https://www.amazon.com/Create-Your-Own-Website-4th/dp/0672330024
Using Apple Machine Learning Algorithms to Detect and Subclassify Non-Small Cell Lung Cancer / A. A. Borkowski [et al.]. – Mode of access: https://arxiv.org/ftp/arxiv/ papers/1808/1808.08230.pdf
Ліпанов, О. В. Аналіз методів розпізнавання об’єктів в системах аналізу візуальної інформації / О. В. Ліпанов, М. В. Фесенко // Системи обробки інформації. – 2012. – № 3. – С. 78–82.
Тулашвілі, Ю. Інтегрована Інформаційна Система для Підтримки Smart-Туризму / Ю. Тулашвілі, Т. Жовтан // Інформаційні технології та комп'ютерне моделювання : матеріали міжнар. науково-практ. конф. (Івано-Франківськ, 14–19 травня 2018 р.). – Івано-Франківськ, 2018. – С. 69–72.
Meredydd Williams ToARist: An Augmented Reality Tourism App created through User-Centred Design / Meredydd Williams, Kelvin K. K. Yao, Jason R. C. Nurse // Proceedings of the 31st International BCS Human Computer Interaction Conference (HCI 2017) (HCI) (3–6 July 2017 y.). – Mode of access: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source= web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwjY66OgzIPmAhWqpYsKHR3dC9gQFjABegQIARAB&url=https %3A %2F %2Fwww.scienceopen.com %2Fhosted-document %3Fdoi %3D10.14236 % 2Fewic %2FHCI2017.1&usg=AOvVaw2r1K19U0--9u4XZ52O2mLS
Hollemans, M. I. Core ML Survival Guide / M. I. Hollemans. – Mode of access: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&ved=2ahUKEwjt6pm3z4PmAhUVi8MKHWDUAIoQFjABegQIBBAC&url=http %3A %2F %2Fsamples.leanpub.com %2Fcoreml-survival-guide-sample.pdf&usg=AOvVaw1qrbs6nXzcIiLnf66F7Otm
Басюк, Т. Аналіз та класифікація основних методів розпізнавання образів на площині проекції / Т. Басюк, Я. Пушко // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка» : зб. наук. праць. – Львів,2015. – № 826. – С. 291–298. – (Серія : Комп’ютерні науки та інформаційні технології). – Режим доступу: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/31327
Черепанов Ф. М. Нейросетевой фильтр для исключения выбросов в статистической информации / Ф. М. Черепанов, Л. Н. Ясницкий // Вестник Пермского ун-та. – 2018. – № 4. – С. 151–155. – (Серия : Математика. Механика. Информатика)
