Автоматизована система швидкого пошуку схожих цифрових зображень на основі нечіткої логіки

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD) за спеціальністю 123 – Комп’ютерна інженерія. – Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Харків, 2025. Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-практичної задачі розробки автоматизованої системи класифікації та кластеризації зображень новинного контенту в умовах великих динамічних баз даних, які постійно оновлюються та містять візуальні об’єкти. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності кластеризації зображень новинного контенту шляхом розробки методів, які дозволяють об’єднувати оригінальні та спотворені версії зображень з урахуванням обмежень продуктивності та точності в умовах великих динамічних баз даних. Об’єктом дослідження є процес кластеризації візуального новинного контенту в умовах великих динамічних баз даних. Предметом виступають методи та алгоритми об’єднання оригінальних і спотворених зображень з урахуванням обмежень продуктивності, точності та інтерпретованості результатів. The thesis is submitted to obtain a scientific degree of Doctor of Philosophy, specialty 123 – Computer Engineering. – National Technical University «Kharkiv Polytechnic Institute», Kharkiv, 2025. The dissertation is devoted to solving a relevant scientific and practical problem of developing an automated system for classifying and clustering news content images in the context of large dynamic databases that are continuously updated and contain visual objects. This dissertation aims to improve the efficiency of clustering news content images by developing methods that enable the grouping of original and distorted versions of images, taking into account performance and accuracy constraints in the context of large dynamic databases. The object of this research is the process of clustering visual news content under the conditions of large dynamic databases. The subject of the research is the methods and algorithms for grouping original and distorted images, taking into account constraints related to performance, accuracy, and interpretability of the results.