Дослідження та програмна реалізація методів машинного навчання для розпізнавання опорних точок людини

dc.contributor.authorБалухтін, Максим Сергійович
dc.contributor.authorBalukhtin, Maksym
dc.date.accessioned2026-02-24T09:08:36Z
dc.date.available2026-02-24T09:08:36Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionБалухтін М. С. Дослідження та програмна реалізація методів машинного навчання для розпізнавання опорних точок людини: магістерська робота / М. С. Балухтін. – Запоріжжя: НУ «Запорізька політехніка», 2025. – 97 с.
dc.description.abstractUK: Об’єкт дослідження – процес проєктування та розробки програмних засобів, що використовують методи машинного навчання. Результати. Проведено аналіз сучасних моделей машинного навчання, що застосовуються для визначення ключових точок тіла. Розроблено мобільний графічний редактор, у якому реалізовано автоматичне визначення опорних точок та інструменти їх подальшої обробки. EN: Object of study is the process of designing and developing software systems that incorporate machine learning methods. Results. An analysis of modern machine learning models for human keypoint detection has been conducted. A mobile graphics editor has been developed with built-in automatic keypoint detection and tools for further processing of the detected points.
dc.identifier.urihttps://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/27009
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний університет «Запорізька політехніка»
dc.subjectмобільне застосування
dc.subjectграфічний редактор
dc.subjectопорні точки
dc.subjectmobile application
dc.subjectgraphics editor
dc.subjectkeypoints
dc.titleДослідження та програмна реалізація методів машинного навчання для розпізнавання опорних точок людини
dc.title.alternativeResearch and Software Implementation of Machine Learning Methods for Recognition of Control Points in Human Body
dc.typeMaster thesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
R_Balukhtin.pdf
Size:
1.1 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: